人工智能资料 机器学习算法11:聚类(4)—密度最大值聚类.pdf

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DBSCAN聚类算法 LI XIN 目录 基于密度的聚类算法的介绍 DBSCAN算法的介绍 DBSCAN算法在生物学领域的应用 基于密度聚类算法 开发原因 弥补层次聚类算法和划 式聚类算法往往只能发现

层次聚类算法研究 综述层次聚类算法,并比较其应用的优点与缺点

摘要谱聚类是近年来出现的一类性能优越的聚类算法,能对任意形状的数据进行聚类,但算法对尺度参数比较敏感,利用聚类集成良好的鲁棒性和泛化能力,本文提出了基于谱聚类的聚类集成算法.该算法首先利用谱聚类算法的

Classical clustering algorithm clustering k-menas

如资源名称，部分算法来自网络和数据挖掘导论（MichaelSteinbach著）

本代码主要利用Python工具实现K均值聚类算法分组，简单明了，易于理解

至此聚类相关的内容告一段落,前面十篇博客介绍了常见的几种聚类算法,也加入了一些代码实现。这篇博客来一个汇总的实例,分别创建圆形数据、月牙形数据、聚团数据以及随机数据,并测试不同数据在各种不同聚类算法中

针对传统的BIRCH算法用直径来控制聚类的边界，对非球形聚类效果不佳，甚至会把非球状的簇分割为不同簇这一缺点，对BIRCH算法进行改进，改进算法首先建立多棵CF树，每棵CF树代表一个簇，并结合DBSC

首先介绍传统距离计算方法在聚类应用中的不足，并针对这点提出一种基于权重向量的相对距离计算方法。在应用DBSCAN算法的基础上，融入相对距离的计算及k-d树的范围查找的应用。该算法不仅能得到很好的聚类效