”密度聚类“ 的搜索结果

     结合基于划分的聚类算法和基于密度的聚类算法的优点，提出了基于密度的聚类算法DBCKNN。算法利用了k近邻和离群度等概念，能够迅速确定数据集中每类的中心及其类半径，在保证聚类效果的基础上提高了聚类效率。

     DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，基于密度的抗噪聚类方法)。... 密度聚类原理 DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，这类密度聚类算法一般假定类别可以通过样本分布的紧密程度决...

     之前的两个小专题已经把划分方法聚类/层次方法聚类过了一遍，接下来就是我个人非常喜欢的一类聚类算法——密度聚类算法。 通过之前的博文，我们发现划分方法聚类算法与层次聚类算法把距离（欧氏距离，闵可夫斯基距离...

     OPTICS（Ordering Points To Identify the Clustering Structure）是一种基于密度的聚类算法的变体，它能够有效地发现具有不同密度的聚类，并按照密度的不同进行排序。首先，我们需要安装所需的库。通过以上代码，...

     密度聚类亦称“基于密度的聚类”（density-based clustering），此类算法假 设聚类结构能通过样本分布的紧密程度确定 DBSCAN是一种著名的密度聚类算法，主要是依赖两个主 要的参数来进行聚类的，即对象点的区域半径...

     基于动态共享近邻的谱平均密度聚类，袁超宇，张力生，谱平均密度聚类是一种基于密度的聚类算法，但存在对参数ε较为敏感的问题。针对上述问题，提出一种基于动态共享近邻的谱平均密度�

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