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在樣本的眾多特征中,并不是每個特征都對要分析的問題有貢獻。即使是對問題有貢獻的若干特征,每個特征的重要程度可能也不一樣。
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DBSCAN算法不需要預先指定聚類數(shù)量,但對用戶設定的參數(shù)非常敏感。當空間聚類的密度不均勻、聚類間距相差很大時,聚類質(zhì)量較差。
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DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)屬于密度聚類算法,把類定義為密度相連對象的最大集合,通過在樣本空間中不斷搜索高密度的核心樣本并擴展得到最大集合完成聚類,能夠在帶有噪點的樣本空間中發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類并排除噪點。
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