基于密度聚类算法DBSCAN

聚类算法

聚类分析或简称聚类基本上是一种无监督学习方法，它将数据点划分为多个特定的批次或组，使得同一组中的数据点具有相似的属性，而不同组中的数据点在某种意义上具有不同的属性。它包含许多基于差分进化的不同方法。例如：K-Means（基于点间距离）、亲和传播（基于图距离）、均值漂移（基于点间距离）、DBSCAN（基于邻近点距离）、高斯混合（基于到中心的马哈拉诺比斯距离）、谱聚类（基于图距离）等。

聚类算法是一种无监督学习技术，旨在将数据集划分为若干个簇，使得同一簇内的数据点彼此相似，而不同簇的数据点差异显著。这些算法在数据分析、图像处理、市场研究、生物信息学等领域有着广泛的应用，帮助我们识别数据中的内在结构和模式。

聚类算法主要包括以下几种类型：

• 划分聚类：如K-means，将数据划分为K个簇。

• 层次聚类：如凝聚层次聚类，逐步合并或拆分数据点形成簇。

• 密度聚类：如DBSCAN，通过密度连接识别簇。

从根本上讲，所有聚类方法都使用相同的方法，即首先计算相似度，然后使用它将数据点聚类为组或批次。在这里，我们将重点介绍基于密度的噪声应用空间聚类DBSCAN)聚类方法。

DBSCAN聚类算法简介

发展历史

DBSCAN