基于密度聚类算法的数据挖掘新思路
2024-02-10
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种基于密度的聚类算法,它可以在不需要预先指定聚类数量的情况下,自动将数据集分成不同的簇。DBSCAN的核心思想是:对于一个密度可达的点集合,它们应该被归为同一个簇;对于一个密度不可达的点,则应该被视为噪声点。 在聚类算法中,K-Means算法是最常见的一种。但是K-Means算法需要预先指定聚类数量,而且对于不规则形状的簇,K-Means算法的效果并不好。相