一、简介
DBSCAN算法,全称为“Density-Based Spatial Clustering of Applications with Node”,也就是“基于密度的聚类”。此类算法是假设聚类结构能通过样本分布的紧密程度确定,从样本密度的角度来考察样本之间的可连续性,并基于可连接样本不断扩展聚类簇以获得最终的聚类结果。
DBSCAN算法做为一种有名的密度聚类算法,它是通过邻域参数(Distance,MinPts)来刻画样本分布的紧密程度。而在真正开始之前,首先要理解下面这几个概念:文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-441585.html
核心对象:x1、x2,也就是满足邻域参数(Distance,MinPts)条件的点。
密度直达:x2由x1密度直达。
密度可达:x3由x1密度可达。
密度相连:x3与x4密度相连。
具体的定义可以参看:《机器学习》这本书,我这里只是简单的说明一下这几个概念文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-441585.html
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