聚类算法有哪几种_k均值聚类算法例题计算[通俗易懂]

聚类算法有哪几种_k均值聚类算法例题计算[通俗易懂]DBSCAN聚类算法三部分:1、DBSCAN原理、流程、参数设置、优缺点以及算法;2、matlab代码实现;3、C++代码实现及与matlab实例结果比较

聚类算法有哪几种_k均值聚类算法例题计算[通俗易懂]

DBSCAN聚类算法三部分:

1、        DBSCAN原理、流程、参数设置、优缺点以及算法;

聚类方法:DBSCAN算法研究(1)–DBSCAN原理、流程、参数设置、优缺点以及算法

2、        matlab代码实现; 

blog:聚类方法:DBSCAN算法研究(1)–DBSCAN原理、流程、参数设置、优缺点以及算法

codehttp://download.csdn.net/detail/zhouxianen1987/9789230

3、        C++代码实现及与matlab实例结果比较。

blog:聚类方法:DBSCAN算法研究(1)–DBSCAN原理、流程、参数设置、优缺点以及算法

       codehttp://download.csdn.net/detail/zhouxianen1987/9789231


DBSCAN(Density-based spatial clustering ofapplications with noise)Martin Ester, Hans-PeterKriegel等人于1996年提出的一种基于密度的空间的数据聚类方法,该算法是最常用的一种聚类方法[1,2]。该算法将具有足够密度区域作为距离中心,不断生长该区域,算法基于一个事实:一个聚类可以由其中的任何核心对象唯一确定[4]。该算法利用基于密度的聚类的概念,即要求聚类空间中的一定区域内所包含对象(点或其他空间对象)的数目不小于某一给定阈值。该方法能在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇,可将密度足够大的相邻区域连接,能有效处理异常数据,主要用于对空间数据的聚类,优缺点总结如下[3,4]:

优点

1)聚类速度快且能够有效处理噪声点和发现任意形状的空间聚类;

2)与K-MEANS比较起来,不需要输入要划分的聚类个数;

3)聚类簇的形状没有偏倚;

4)可以在需要时输入过滤噪声的参数。

缺点:

1)当数据量增大时,要求较大的内存支持I/O消耗也很大;

2)当空间聚类的密度不均匀、聚类间距差相差很大时,聚类质量较差,因为这种情况下参数MinPtsEps选取困难。

3)算法聚类效果依赖与距离公式选取,实际应用中常用欧式距离,对于高维数据,存在维数灾难

基本概念[5]如下基本概念在[6]中有更为详细说明介绍。

1Eps邻域:给定对象半径Eps内的邻域称为该对象的Eps邻域;

2)核心点(core point):如果对象的

今天的文章聚类算法有哪几种_k均值聚类算法例题计算[通俗易懂]分享到此就结束了,感谢您的阅读。

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。
如需转载请保留出处:https://bianchenghao.cn/72218.html

(0)
编程小号编程小号

相关推荐

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注