DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种基于密度的聚类算法,它可以根据数据点的密度来发现任意形状的聚类簇,并且可以识别出噪声点。DBSCAN算法的核心思想是通过定义一个邻域半径和一个最小密度阈值来划分数据点的核心对象、边界对象和噪声对象。
对于给定的数据集,DBSCAN算法的步骤如下:
DBSCAN算法的优势包括:
DBSCAN算法在以下场景中有广泛的应用:
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DB・洞见
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