動態聚類往往聚出來的類有點圓形或者橢圓形。基於密度掃瞄的演算法能夠解決這個問題。思路就是定乙個距離半徑，定最少有多少個點，然後把可以到達的點都連起來，判定為同類。在r中的實現
library(fpc)
newiris
ds showplot = t, method = "raw")# 畫出來明顯不對 把距離調小了一點
table(ds$cluster, iris$species)
setosa versicolor virginica
0 5 11 18
1 45 0 0
2 0 39 32
聚類總結（中） 密度聚類
密度聚類是一種基於密度的聚類方法，基於密度的聚類方法的主要思想是尋找被低密度區域分離的高密度區域。密度度量 乙個點的區域性密度有不同的度量方式 1.畫個圈，數圈內其他點個數是一種方法。2.用圈內其他點和給點半徑的比值的高斯概率密度形式，對距離核心點距離近的給大權重。3.計算圈內距離最小的前n個點到核...
DBSCAN 密度聚類
dbscan 密度聚類 dbscan演算法是一種基於密度的聚類演算法 聚類的時候不需要預先指定簇的個數 最終的簇的個數不定 dbscan演算法將資料點分為三類 核心點 在半徑eps內含有超過minpts數目的點 邊界點 在半徑eps內點的數量小於minpts，但是落在核心點的鄰域內 噪音點 既不是核...
python DBSCAN密度聚類
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