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秀儿还能再秀
3 天前
机器学习
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学习笔记
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聚类
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DBSCAN聚类——基于密度的聚类算法(常用的聚类算法)
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)简称密度聚类或密度基础聚类,是一种基于密度的聚类算法,也是一种常用的无监督学习算法,特别适用于形状不规则的聚类和含有噪声的数据集。主要用于发现具有任意形状的簇,并能够有效地识别噪声数据点。
Francek Chen
4 个月前
数据挖掘
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聚类
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聚类分析方法(二)
层次聚类方法对给定的数据集进行层次的分解,直到某种条件满足为止。具体又有凝聚的 (agglomerative) 和分裂的 (divisive) 两种策略。
博士僧小星
8 个月前
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密度聚类
人工智能|机器学习——DBSCAN聚类算法(密度聚类)
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种基于密度的聚类算法,簇集的划定完全由样本的聚集程度决定。聚集程度不足以构成簇落的那些样本视为噪声点,因此DBSCAN聚类的方式也可以用于异常点的检测。
数据科学知识库
1 年前
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机器学习算法---聚类
MorleyOlsen
1 年前
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【人工智能Ⅰ】实验8:DBSCAN聚类实验
实验8 DBSCAN聚类实验一、实验目的学习DBSCAN算法基本原理,掌握算法针对不同形式数据如何进行模型输入,并结合可视化工具对最终聚类结果开展分析。