DBSCAN 密度聚类算法原理及伪代码

最新推荐文章于 2025-06-27 16:44:50 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 算法 DBSCAN 密度聚类
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/data_scientist/article/details/78395520
本文介绍了DBSCAN聚类算法的基本概念及其工作原理。通过密度可达关系来定义簇，最大密度相连样本集形成一个聚类类别。

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1、相关概念

这里写图片描述

2、伪代码

DBSCAN的聚类定义很简单:由密度可达关系导出的最大密度相连的样本集合,即为我们最终聚类的一个类别,或者说一个簇

这里写图片描述

密度聚类算法：DBSCAN的原理、实现及应用
ByteGlide的博客
08-15 501
密度聚类算法是一种基于密度的聚类方法，能够自动识别具有相似密度的数据点，并将其划分为不同的簇。本文将介绍DBSCAN算法的原理、实现以及在实际应用中的应用场景。本文介绍了密度聚类算法中的DBSCAN算法，包括其原理、实现以及应用场景。DBSCAN算法通过确定数据点的密度来划分簇，并具有良好的鲁棒性和灵活性，在实际应用中具有广泛的应用前景。希望读者通过本文的学习能够更好地理解和应用DBSCAN算法，为问题的解决提供有效的思路和方法。密度聚类算法：DBSCAN的原理、实现及应用。三、DBSCAN算法应用场景。
DBSCAN聚类算法
Rhett_Butler0922的博客
04-25 1336
DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，由Martin Ester等人在1996年提出（论文标题：《A Density-Based Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise》）。与K-Means等基于质心的聚类算法不同，DBSCAN通过识别数据点的“密度连接”区域来形成簇，能够发现任意形状的簇，并且对噪声点（异常点）具有鲁棒性。DBSCAN是一种强大的基于密度的聚类算法，适合处理任意形状的簇和噪声数据。
基于密度的一种聚类方法（DBSCAN）源码
05-13
基于密度的一种聚类方法（DBSCAN）源码 ，里面包含一个简单易懂的例子，讲述了DBSCAN，将简单的数据集进行DBSCAN聚类，最终将聚类的结果绘制成为图形化。
DBSCAN聚类算法原理和伪代码
m0_51441869的博客
05-04 5640
1.DBSCAN算法 K-means聚类算法基于距离的聚类算法，其中的局限性在于，在凸集中进行聚类，但是在非凸集聚类效果不佳。如图： 对于下图，进行聚类，传统的聚类算法效果不佳，使用DBSCAN则效果更佳。 DBSCAN是基于密度的聚类算法，将样本点分为三类： 核心点：样本点处的密度大于密度下限 边界点：样本点处的密度小于密度下限，但样本点在某一核心点的邻域内 噪声点：既不是核心点也不是样本点 原理：DBSCAN聚类算法本质上就是通过寻找一系列的紧紧挨着的高密度核心点（core p
《聚类算法》--进阶版--详解：K-Means、DBSCAN与层次聚类的实现流程与伪代码解析
最新发布
小庞的博客
06-27 1308
本文深入探讨三种经典聚类算法的实现原理与应用场景。K-Means通过迭代优化质心位置实现快速分组（O(nk)复杂度），适合规则分布的大规模数据。DBSCAN基于密度扩展发现任意形状簇（O(n²)复杂度），能有效处理噪声但对参数敏感。层次聚类（AGNES）构建树状结构（O(n³)复杂度），适合小规模数据可视化分析。实践建议：预处理数据、合理选择算法（K-Means用于球形簇、DBSCAN处理复杂形状、层次聚类分析小数据），并采用肘部法则、KNN图等方法优化参数。掌握这些算法特性将提升实际聚类问题解决能力。
结合PCA降维的DBSCAN聚类方法（附Python代码）
追星，但也不要忘了土地
04-15 4077
PCA，全称，即主成分分析。是一种降维方法，实现途径是提取特征的主要成分，从而在保留主要特征的情况下，将高维数据压缩到低维空间。在经过PCA处理后得到的低维数据，其实是原本的高维特征数据在某一低维平面上的投影只要维度较低，都可以视为平面，例如三维相对于四维空间也可以视为一个平面）。虽然降维的数据能够反映原本高维数据的大部分信息，但并不能反映原本高维空间的全部信息，因此要根据实际情况，加以鉴别使用。本篇文章主要介绍了PCA降维、DBSCAN聚类这两个机器学习操作的基本原理，以及两者。
基于密度的聚类MATLAB代码
05-06
密度聚类中的DBSCAN代码，根据周志华的《机器学习》中的伪代码编写，直接调用就可以使用，内部有注释
DBSCAN聚类算法原理及图解
种花家的奋斗兔的博客
11-18 1万+
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法，和K-Means，BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比，DBSCAN既可以适用于凸样本集，也可以适用于非凸样本集。下面我们就对DBSCAN算法的原理做一个总结。 1. 密度聚类原理 　　　　DBS...
DBSCAN密度聚类算法及python实现
心有猛虎 细嗅蔷薇
04-17 7189
DBSCAN DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法，和K-Means，BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比，DBSCAN既可以适用于凸样本集，也可以适用于非凸样本集。 密度聚类原理 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...
DBSCAN详解（密度聚类算法开篇）
Ἥλιος
09-17 4392
DBSCAN详解 第二十二次写博客，本人数学基础不是太好，如果有幸能得到读者指正，感激不尽，希望能借此机会向大家学习。这一篇作为密度聚类算法族的开篇，主要是介绍其中最流行的一种算法——DBSCAN，其他算法在后续会陆续更新，链接附在该篇文章的结尾处。 预备知识： 这一部分主要是谈一谈DBSCAN中一些概念的定义：ϵϵ\epsilon-领域、核心对象、密度直达、密度可达以及密度相...
密度聚类dbscan算法——matlab编程
06-07
本密度聚类算法dbscan是基于周志华老师《机器学习》介绍编程的，经检验效率较高
最大最小聚类代码
03-31
模式识别聚类分析中的最大最小聚类方法，对给定的样本数据（7个），通过聚类分类，返回类别编号，代码有注释能直接运行主函数。
dbscan算法中 参数的意义_DBSCAN原理和算法伪代码，与kmeans，OPTICS区别
weixin_39550940的博客
12-28 1315
参考回答:DBSCAN聚类算法原理DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法，它是一种基于高密度连通区域的、基于密度的聚类算法，能够将具有足够高密度的区域划分为簇，并在具有噪声的数据中发现任意形状的簇。我们总结一下DBSCAN聚类算法原理的基本要点：DBSCAN算法需要选择一种距离度量，对于待聚类的...
DBSCAN聚类︱scikit-learn中一种基于密度的聚类方式
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素质云笔记
07-11 3万+
一、DBSCAN聚类概述基于密度的方法的特点是不依赖于距离，而是依赖于密度，从而克服基于距离的算法只能发现“球形”聚簇的缺点。 DBSCAN的核心思想是从某个核心点出发，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，区域中任意两点密度相连。1、伪代码 算法： DBSCAN 输入： E — 半径 MinPts — 给定点在 E 领域内成为核心对象的
DBSCAN算法
_Charloe的博客
09-18 1822
本文简单介绍DBSCAN算法的原理及实现。 DBSCAN算法原理 基本概念 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）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。 假设样本集为D=(x1,x2,...,xm)D=(x_1, x_2, ..., x_m)D=(x1​,x2​,...,xm​)，DBSCAN算法有如下相关
【chatgpt代码系列】DBSCAN聚类算法-注释版
少磊的博客
03-19 501
这里的 getNeighbors 函数是用来获取点的邻居点的，根据 eps（邻域半径）和两点之间的距离是否小于 eps 决定两点是否为邻居点。expandCluster 函数是扩展簇的函数，根据邻居点的数量是否大于等于 minPts（簇的最小点数）决定是否将该点加入当前簇，并将它的邻居点加入当前簇。DBSCAN 函数是 DBSCAN 的主函数，对于每个未访问过的点，如果它的邻居点数量小于 minPts，则将其标记为噪声点，否则将该点加入新的簇并扩展簇。
常用聚类算法（一） DBSCAN算法
weixin_34162401的博客
07-01 511
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，即要求聚类空间中的一定区域内所...
DBSCAN聚类的基本原理和步骤
05-13
好的，我现在需要帮助用户理解DBSCAN聚类算法的原理和具体步骤。根据用户的问题，他明确提到了想了解原理和实现步骤，所以我要先梳理这两个部分的内容。首先，我应该回顾一下DBSCAN的基本概念，确保自己理解正确，...
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