DBSCAN聚类过程

DBSCAN算法

介绍

DBSCAN是一个基于密度的聚类算法，该算法包括几个重要的概念：核心对象，直接密度可达，密度可达，密度相连，这几个概念是层层递进的关系。

概念

核心对象：在ε范围内邻居点大于等于Minpt的对象，其中ε和Minpt为用户定义的参数。

直接密度可达：设p为核心对象，|q，p| <= ε，则从p到q关于ε和Minpt直接密度可达。

密度可达：设p1，p2，p3....pn为一个对象序列，从pi+1到pi直接密度可达，则pn到p1密度可达。

密度相连：从o到p和q密度可达，则p和q之间密度相连。

聚类过程

遍历数据集，从某一个核心对象p开始，寻找该核心对象的所有密度相连点，将所有密度相连点加入到p所在的簇中。寻找p的直接密度可达点中的核心对象，将这些核心对象的密度相连点也都加到p中，如此递归操作，直到不能再扩充。

时间： 2024-12-08 14:37:39

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用scikit-learn学习DBSCAN聚类

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【转】常用聚类算法（一） DBSCAN算法

原文链接:http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3164775.html#undefined 1.DBSCAN简介 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种基于密度的空间聚类算法.该算法将具有足够密度的区域划分为簇,并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇,它将簇定义为密度相连的点的最大集合. 该算法利用基于密度的聚类的概念,即要求