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DBSCAN算法过程
DBSCAN算法的核心思想如下：从某个选定的核心点出发，不断向密度可达的区域扩张，从而得到一个包含核心点和边界点的最大化区域，区域中任意亮点密度相连考虑数据集合。DBSCAN算法的目标是将数据集合 X 分成 K 个clus
payititi-AI助手 11-28 11:21
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DBSCAN模型
考虑数据集合，首先引入以下概念与数学记号：1.∈邻域（∈ neighborhood）设，称为 x 的∈邻域。显然，2. 密度（density）设，称为 x 的密度。注意，这里的密度是一个整数值，且依赖于半径∈3. 核心点（core point）
11-28 11:20
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基于密度的聚类方法(DBSCAN)
与均值漂移聚类类似，DBSCAN也是基于密度的聚类算法。 具体步骤： 1. 首先确定半径r和minPoints. 从一个没有被访问过的任意数据点开始，以这个点为中心，r为半径的圆内包含的点的数量是否大于或等于minPoints，如果
11-28 11:18
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用高斯混合模型（GMM）的最大期望（EM）聚类
K-Means的缺点在于对聚类中心均值的简单使用。下面的图中的两个圆如果使用K-Means则不能作出正确的类的判断。同样的，如果数据集中的点类似下图中曲线的情况也是不能正确分类的。使用高斯混合模型（GMM）做聚类首先
11-28 11:17
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凝聚层次聚类
层次聚类算法分为两类：自上而下和自下而上。凝聚层级聚类(HAC)是自下而上的一种聚类算法。HAC首先将每个数据点视为一个单一的簇，然后计算所有簇之间的距离来合并簇，知道所有的簇聚合成为一个簇为止。 下图为凝聚
11-28 11:16
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图团体检测Graph Community Detection
当我们的数据可以被表示为网络或图是，可以使用图团体检测方法完成聚类。在这个算法中图团体（graph community）通常被定义为一种顶点(vertice)的子集，其中的顶点相对于网络的其他部分要连接的更加紧密。下图展示了一个简单的图，展示了最近浏览过的8个网站，根据他们的维基百科页面中的链接进行了连接。
05-13 15:52
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DBSCAN聚类算法
DBSCAN(Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法，类似于均值转移聚类算法，但它有几个显著的优点。
05-12 16:56
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K-MEANS聚类算法
05-12 16:55
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