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原创 密度聚类之DBSCAN聚类算法

DBSCAN聚类算法 1、算法原理 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法)是一个有代表性的基于密度的空间聚类算法。它将类定义为密度相连的点的最大集合，通过在样本空间中不断寻找最大集合从而完成聚类。该算法在带噪声的样本空间中发现任意形状的聚类并排除噪声。 2、DBSCAN算法涉及的基本定义： ϵ\epsilonϵ邻域：对于pip_ipi​∈\in∈D，其ϵ\epsilonϵ邻域包含对象