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初识聚类算法之DBSCAN(希望哪位行家可以给我解一点疑惑惑)

已有 3499 次阅读 2014-5-12 21:43 |个人分类:集中经典的聚类算法|系统分类:科研笔记| 疑惑, 聚类算法, DBSCAN

   今天在google上查找资料的时候,看到“华夏35度”的博文---聚类算法之DBSCAN的一个例子,对聚类结果存在疑问。如下图:

此中,邻域半径Eps=3,簇中最小密度MinPts=4。聚类形成了4个簇,一个噪声点(3,14)。

问题:

1 聚类算法是将相似的对象划分成一类,这里MinPts=4,为什么单一点(3,14)在这里为噪声,单一点(8,3)又自成一簇呢,而且点(8,3)表示了什么含义?

2 DBSCAN是将具有相似性的对象划分为一类,为什么不用诸如“=”,“>”,"<",这样更简单的关系式来划分呢?用DBSCAN这种基于密度的聚类算法的优势在哪里呢?




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