DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种基于密度的聚类算法,它能够在数据集中发现任意形状的簇,并有效处理噪声数据。以下是关于DBSCAN在聚类分析中的应用案例:
eps
和min_samples
),可以将地理位置数据划分为不同的类别,如商业区、住宅区等。eps
值可能导致聚类过于分散,而过大的eps
值可能将本不属于同一类的点强行聚合在一起。minPts
的选择与数据的维度、密度和噪声水平密切相关。通过上述案例,我们可以看到DBSCAN在聚类分析中的强大应用能力,特别是在处理具有不规则形状和不同密度的数据集时。
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