C:\Users\>pip install hdbscanCollecting hdbscan Using cached hdbscan-0.8.27.tar.gz (6.4 MB) Installing build dependencies ... done Getting requi
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2024-06-04 11:02:26
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HDBSCANHDBSCAN（Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是由Campello，Moulavi和Sander开发的聚类算法。 它通过将DBSCAN转换为分层聚类算法来扩展DBSCAN，然后基于聚类稳定性，使用了提取平面聚类地技术。和传统DBSCAN最大的不同之处在于，HDBSCAN
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2024-04-19 17:23:31
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1、hdbscan概述：HDBSCAN（Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的层次聚类算法，用于将数据点划分为具有不同密度的聚类。它是对传统的DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）
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2024-10-13 19:18:03
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许多算法，无论是监督或非监督，都使用距离度量。这些度量，如欧几里得距离或余弦相似度，经常可以在k-NN、UMAP、HDBSCAN等算法中找到。理解距离测量域比你可能意识到的更重要。以k-NN为例，这是一种经常用于监督学习的技术。作为默认值，它通常使用欧几里得距离。它本身就是一个很大的距离。但是，如果您的数据是高维的呢?那么
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2024-05-20 10:51:38
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在数据挖掘中，我们经常需要计算样本之间的相似度，通常的做法是计算样本之间的距离。在本文中，数据科学家 Maarten Grootendorst 向我们介绍了 9 种距离度量方法，其中包括欧氏距离、余弦相似度等。许多算法，无论是监督学习还是无监督学习，都会使用距离度量。这些度量，如欧几里得距离或者余弦相似性，经常在 k-NN、 UMAP、HDBSCAN 等算法中使用。了解距离度量这个领域可能比你想的
作者：张丹前言聚类是一种将数据点按一定规则分群的机器学习技术，k-Means聚类是被用的最广泛的也最容易理解的一种。除了K-Means的方法，其实还有很多种不同的聚类方法，本文将给大家介绍基于密度的聚类，我们可以通过使用dbscan包来实现。目录一、DBSCAN基于密度的聚类二、dbscan包介绍三、kNN()函数使用四、dbscan()函数使用五、hdbscan()函数使用 一、DBSCAN基
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2023-09-14 09:44:38
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许多算法，不管是有监督的还是无监督的，都会使用距离测量。这些度量方法，如欧氏距离或余弦相似度，经常可以在KNN、UMAP、HDBSCAN等算法中找到。理解距离测量领域比你可能意识到的更重要。以KNN为例，这是一种常用于监督式学习的技术。作为默认设置，它通常使用欧几里得度量。就其本身而言，是一个很好的距离测量方法。然而，如果你的数据是高维的呢？那么欧几里得距离还能用吗？或者，如果你的数据由地理空间信
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2021-04-06 13:22:02
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