基于密度的聚类算法：DBSCAN
- 需要预先确定的两个参数分别是：“影响半径”和“影响阈值”
- 优点是：不需要像kmeans一样事先确定k值，适应非常规型数据，可以用来发现异常值（离群点）
- 缺点是：还是需要事先确定两个参数
- 理解关键：类似于传销发展下线或者部落扩张
- 原理示意图：
- DBSCAN可视化展示
【算法原理】聚类算法之DBSCAN
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转载自blog.csdn.net/weixin_44680262/article/details/104702236
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