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Python聚类算法之DBSACN实例分析(python 聚类算法包)

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本文实例讲述了Python聚类算法之DBSACN。分享给大家供大家参考,具体如下:

DBSCAN:是一种简单的,基于密度的聚类算法。本次实现中,DBSCAN使用了基于中心的方法。在基于中心的方法中,每个数据点的密度通过对以该点为中心以边长为2*EPs的网格(邻域)内的其他数据点的个数来度量。根据数据点的密度分为三类点:

核心点:该点在邻域内的密度超过给定的阀值MinPs。边界点:该点不是核心点,但是其邻域内包含至少一个核心点。噪音点:不是核心点,也不是边界点。

Python聚类算法之DBSACN实例分析(python 聚类算法包)

有了以上对数据点的划分,聚合可以这样进行:各个核心点与其邻域内的所有核心点放在同一个簇中,把边界点跟其邻域内的某个核心点放在同一个簇中。

运行效果截图如下:

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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标签: python 聚类算法包

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