Python聚类算法之DBSACN实例分析(python 聚类算法包)

编辑：rootadmin

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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。

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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