from sklearn.cluster import dbscan# eps距離閾值，min_sample核心物件在eps領域的樣本數閾值
model = dbscan(eps =
1.5,min_samples=4)
model.fit(data)
result = model.fit_predict(data)
print
(result)
mark =
['or'
,'ob'
,'og'
,'oy'
,'ok'
,'om'
]for i, d in
enumerate
(data)
: plt.plot(d[0]
, d[1]
, mark[result[i]])
plt.show(
)
kmeans的效果：
很莫名其妙的分類
預設的dbscan
將所有資料都分為了同一類
給dbscan設定相應的引數eps
效果有提公升，至少是把右上角分出來了，但是中間的兩個環似乎分成兩類更合理
於是嘗試設定min_samples引數
這樣總算獲得乙個較為合理的結果。
聚類演算法 DBSCAN
dbscan 是一種簡單的，基於密度的聚類演算法。本次實現中，dbscan 使用了基於中心的方法。在基於中心的方法中，每個資料點的密度通過對以該點為中心以邊長為 2 eps 的網格 鄰域 內的其他資料點的個數來度量。根據資料點的密度分為三類點 1 核心點 該點在鄰域內的密度超過給定的閥值 minps...
DBSCAN聚類演算法
基於密度定義，我們將點分為 dbscan演算法的本質就是隨大流，邊界點緊緊圍繞著核心點，他們抱團，不帶噪點玩兒 小團體多了，聯絡比較密切的小團體之間聚成了同個類 比較偏遠的小團體想要加入這個圈子，進不去，就單幹，我們自己玩自己的，聚成了另外的乙個類 一開始就被孤立的噪點吧，自然有自己的傲骨，接著孤芳...
DBSCAN 聚類演算法
dbscan演算法是一種基於密度聚類的演算法。核心概念 核心點 若某個點的密度達到演算法設定的閾值 即 r 鄰域內點的數量不小於 minpts 則其為核心點。直接密度可達 若某點p在點q的 r 鄰域內，且q是核心點，則稱p從q出發直接密度可達。密度可達 若有乙個點的序列q0 q1 qk，對任意qi從...