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DBSCAN是一种基于密度的聚类算法。该算法通过将具有足够高密度的区域划分为簇,可以在带有“噪声”的空间数据库中发现任意形状的聚类。这种算法的优点之一是它不需要预先指定簇的数量,因此可以自动适应数据的特性。此外,DBSCAN还可以处理不同密度的簇,并且对异常点具有较好的鲁棒性。因此,它在许多领域中被广泛应用,如图像处理、数据挖掘和模式识别等。