密度聚类

2015-01-02 16:57:30   7  举报

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密度聚类是一种基于数据点之间距离和密度的聚类方法。它的主要思想是将高密度区域中的数据点聚集在一起，形成一个簇，而将低密度区域中的数据点分隔开来。与划分和层次聚类不同，密度聚类可以发现任意形状的簇并且对噪声点具有较好的鲁棒性。DBSCAN算法是最常用的密度聚类算法之一，它将密度高且相连的区域划分为一个簇，并可以发现任意形状的簇。

聚类算法

作者其他创作

大纲/内容

YES

if N为空集

创建簇C，并将p添加入C

标记p为visited

输出D中对象簇标号

标记p'为isited并将p'的R邻域对象加入N

搜索p的R领域对象数m

随机选择一个unvisited对象p

if　D中有unvisited对象