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DBSCAN算法不需要預(yù)先指定聚類(lèi)數(shù)量,但對(duì)用戶設(shè)定的參數(shù)非常敏感。當(dāng)空間聚類(lèi)的密度不均勻、聚類(lèi)間距相差很大時(shí),聚類(lèi)質(zhì)量較差。
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DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)屬于密度聚類(lèi)算法,把類(lèi)定義為密度相連對(duì)象的最大集合,通過(guò)在樣本空間中不斷搜索高密度的核心樣本并擴(kuò)展得到最大集合完成聚類(lèi),能夠在帶有噪點(diǎn)的樣本空間中發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類(lèi)并排除噪點(diǎn)。
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KNN算法是k-Nearest Neighbor的簡(jiǎn)稱(chēng),叫作k近鄰算法,屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,既可以用于分類(lèi),也可以用于回歸。
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