本文主要参考周志华《机器学习》的9.6章节,对密度聚类做简单介绍,并使用numpy对具有代表性的DBSCAN密度聚类算法进行实现。 1、何为密度聚类? 密度聚类顾名思义是一种基于密度的聚类方法, 此类
c++实现一维数据密度聚类算法DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)
DBSCAN密度聚类是一种基于密度的聚类算法,它可以自动识别具有相似密度的数据点,并将其划分为不同的类。而PSO是一种优化算法,可以用于优化DBSCAN中的参数选择。本文主要介绍了DBSCAN聚类算法
针对基于密度的聚类方法不能发现密度分布不均的数据样本的缺陷,提出了一种基于代表点和点密度的聚类算法。算法通过检查数据库中每个点的k近邻来寻找聚类。首先选取一个种子点作为类的第一个代表点,其k近邻为其代
一种基于遗传算法的密度聚类改进策略,叶宗林,曹晖,本文提出了一种基于遗传算法的密度聚类改进策略。选择闵科夫斯基标准作为遗传算法的适应度函数,对DBSCAN算法的Minpts和Eps两个参数在
针对DBSCAN算法中最小点数和最大邻域半径难以确定、算法时间开销大、对起始数据点的选择比较敏感,以及难以发现不同密度下的邻近簇等问题,提出一种基于扩展区域查询的密度聚类算法(GISN-DBSCAN)
针对FCM聚类算法对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优解的缺点,提出一种基于细菌觅食的细菌觅食聚类算法。将细菌觅食算法与FCM算法相结合,并以反向学习来初始化细菌种群,增加种群的多样性和代表性,求得的最
择合适的聚类数和准确划分簇间重叠的数据是聚类分析领域两个被广泛研究的问题.提出 了一个基于重叠度的层次聚类算法(CCSLM),该算法基于重叠度的衡量,而且不需要预先指定聚类数, 能够很好地解决以上两个
可以做图像分割,数据挖掘,目前,针对K-Means算法研究及应用,尤其是在文本聚类挖掘层面的应用研究越来越多。K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个
改进后的OPTICS聚类算法matlab代码,将原来的欧氏距离改为余弦距离的倒数,适用于文本聚类。
