基于密度的聚类方法（DBSCAN） 已完结

1/1 基于密度的聚类方法（DBSCAN）

在数据分析中，K-means 聚类是一种非常常用的聚类方法。它的核心思想是：将相似的数据点归为同一簇，并为每个簇计算一个质心，然后把每个点分配到距离最近的质心所属簇中。 这种方法简单高效，但也存在一些明显的局限性： 对噪声和异常点敏感：极端值会影响质心的位置，从而扭曲聚类结果。 需要预先指定簇的数量…