DBSCAN聚类算法

最新推荐文章于 2025-07-06 15:29:28 发布
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DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，将点分为核心点、边界点和噪声点。它通过寻找紧密相连的点形成类，对参数敏感且适用于任意形状和大小的簇。在低维数据中，使用数据结构如KD树可以优化时间复杂度到O(NlogN)。然而，高维数据中的密度定义是个挑战。

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基于密度定义，我们将点分为：

  • 稠密区域内部的点(核心点)
  • 稠密区域边缘上的点(边界点)
  • 稀疏区域中的点(噪声或背景点).

DBSCAN算法的本质就是随大流，边界点紧紧围绕着核心点，他们抱团，不带噪点玩儿

这里写图片描述

小团体多了，联系比较密切的小团体之间聚成了同个类
比较偏远的小团体想要加入这个圈子，进不去，就单干，我们自己玩自己的，聚成了另外的一个类
一开始就被孤立的噪点吧，自然有自己的傲骨，接着孤芳自赏

这里写图片描述

算法原理

DBSCAN通过检查数据集中每点的Eps邻域来搜索簇，如果点p的Eps邻域包含的点多于MinPts个，则创建一个以p为核心对象的簇。

然后，DBSCAN迭代地聚集从这些核心对象直接密度可达的对象，这个过程可能涉及一些密度可达簇的合并
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基于DBSCAN的学生月上网时间聚类
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本文是中国MOOC大学《Python机器学习基础》学习笔记。 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一一种基于密度的聚类算法。 现有学生上网数据格式如下： 数据下载地址：https://pan.baidu.com/s/1eR7doh8 目的：通过DBSCAN聚类，分析学生上网时间和上网时长...
Kmeans、DBSCAN聚类算法的时间复杂和空间复杂度分析
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时间复杂度的定义：在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间。一个算法执行所耗费的时间，从理论上说，是不能算出来的，只有你把你的程序放在机器上跑起来，才能知道。一个算法所花费的时间与其中语句的执行次数成正比例，算法中的基本操作的执行次数，为算法的时间复杂度。空间复杂度不是程序占用了多少字节的空间，因为这个也没太大意义，所以空间复杂度算的是变量的个数。时间复杂度主要衡量的是一个算法的运行速度，而空间复杂度主要衡量一个算法所需要的额外空间。基于密度的、划分的、部分的。
Python实现聚类算法：KMeans与DBSCAN详解与应用
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07-06 1183
聚类算法是无监督学习中的一种核心算法，它将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集，即所谓的“簇”，使得簇内的点尽可能相似，而簇间的点尽量相异。这一过程不依赖于预先标注的类别信息，因此被广泛应用于数据挖掘、模式识别和图像分析等领域。scikit-learn是基于Python的开源机器学习库，它提供了简单而强大的工具，用于数据挖掘和数据分析。它的设计遵循了SciPy（Scientific Python）的生态系统，旨在与NumPy和SciPy紧密集成，以提高科学计算的效率和准确性。
DBSCAN算法
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DBSCAN 聚类分析
U R MINE
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DBSCAN聚类算法matlab代码
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一、基本概念 DBSCAN的基本概念可以用1，2，3，4来总结。 1个核心思想：基于密度 直观效果上看，DBSCAN算法可以找到样本点的全部密集区域，并把这些密集区域当做一个一个的聚类簇。 2个算法参数：邻域半径R和最少点数目minpoints 这两个算法参数实际可以刻画什么叫密集——当邻域半径R内的点的个数大于最少点数目minpoints时，就是密集。 3种点的类别：核心点，边界点和噪声点 邻域半径R内样本点的数量大于等于minpoints的点叫做核心点。不属于核心点但在某个核心点的邻域内的点叫做边界
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标签：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-领域、核心对象、密度直达、密度可达以及密度相连。ϵϵ-领域(ϵϵ-neighbo...
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