.net 的机器学习资料真的少啊。这个聚类的算法到是很多。但是实现都是java或者c++的。c#真少（也许是我太孤陋寡闻了）。我找了sbscan 算法，那出来给大家分享，请大家看了给指点下。其中距离的计算实现了 欧式距离和cos的距离。大方法一共10几中吧。但是也 java的多。矩阵算法也是java的，c#的少。请大牛见赐个吧。废话不说了，代码如下：using System;using System.Collections;namespace DBSCAN{/// <summary>/// Cluster data using DBSCAN (Density-Based Spati
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2011-12-24 15:39:00
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接上一篇：#### DBSCANfrom sklearn.cluster import DBSCANX, y = make_blobs(random_state=0,
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2022-07-18 15:12:34
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The DBSCAN 算法将簇视为被低密度区域分隔的高密度区域。由于这个相当普遍的观点， DBSCAN发现的簇可以是任
原创
2022-11-02 09:45:25
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DBSCAN方法及应用1.DBSCAN密度聚类简介DBSCAN 算法是一种基于密度的聚类算法： 1.聚类的时候不需要预先指定簇的个数 2.最终的簇的个数不确定DBSCAN算法将数据点分为三类： 1.核心点：在半径Eps内含有超过MinPts数目的点。 2.边界点：在半径Eps内点的数量小于MinPts,但是落在核心点的邻域内的点。 3.噪音点：既不是核心点也不是边界点
原创
2023-05-31 10:45:49
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有核心点，边缘点，局外点 核心点半径r范围内至少有k个点（包括自己） 边缘点不是核心点，但是它至少在某个核心点的范围内 其他点都是局外点
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2021-01-01 17:05:00
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声明：代码的运行环境为Python3。Python3与Python2在一些细节上会有所不同，希望广大读者注意。本博客以代码为主，代码中会有详细的注释。相关文章将会发布在我的个人博客专栏《Python从入门到深度学习》，欢迎大家关注~ K-Means算法、K-Means++算法以及Mean Sh
DBSCAN全称Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，是一种密度聚类算法。
和Kmeans相比，不需要事先知道数据的类数。
以编程的角度来考虑，具体算法流程如下：
1.首先选择一个待处理数据。
2.寻找和待处理数据距离在设置半径内的数据。
3.将找到的半径内的数据放到一个队列中。
4.拿队列头数据作为当前待处理数据并
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2020-09-10 14:30:00
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简单的说就是根据一个根据对象的密度不断扩展的过程的算法。一个对象O的密度可以用靠近O的对象数来判断。学习DBSCAN算法，需要弄清楚几个概念：一：基本概念1.：对象O的是与O为中心，为半径的空间，参数，是用户指定每个对象的领域半径值。2.MinPts（领域密度阀值）：对象的的对象数量。3.核心对象：...
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2021-09-04 10:52:34
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发现高密度的核心样品并从中膨胀团簇。 Python代码如下： 测试结果如下： 最终结果绘图： 具体数据：
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2021-07-14 15:33:12
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1.DBSCAN1.基于密度的聚类算法-DBSCAN如下的样本点,由样本点的分布可知,理想状态下，是把这些样本点分成四个聚类(四簇),即下图所示：但是例子中的样本点，如果采用K-means算法进行聚类分析，得到的聚类结果如左图所示(右图是使用DBSACAN算法得到的结果)：K-means算法：例子中的问题，我们发现使用K-Means算法已经不再适用
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2022-05-09 21:57:41
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1、DBSCAN简介 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种基于密度的空间聚类算法。该算法将具有足够密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，它将
原创
2021-07-20 09:22:05
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的，则称从q0到qk密度可达，这实际上是直接密度可达的“传播“MinPts:k-距离中k的值，一般取的小一些，多次尝试。达到算法设定
目录算法简介算法输入算法输出基本概念算法原理优缺点算法实现算法效果参考算法简介DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法，和K-Means，BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类
原创
2023-03-06 03:19:32
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目录实战过程数据准备DBSCAN模型聚类结果评估可视化展示运行结果总结DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法，可以发现任意形状的簇，并且能够在噪声数据的情况下不受干扰地识别出核心对象。本篇文章将介绍如何使用Python实现DBSCAN聚类算法及可视化。DBSCAN（Density
用numpy实现DBSCAN"""import warningsimport numpy as npimport pandas as pdfrom..
原创
2023-01-17 07:02:23
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DBSCANCLUSTERDBSCAN(Density-basedspatial clustering ofapplications with noise)Martin.Ester, Hans-PeterKriegel等人于1996年提出的一种基于密度的空间的数据聚类方法，该算法是最常用的一种聚类方法[1,2]。该算法将具有足够密度区域作为距离中心，不断生长该区域.该算法利用基于密度的聚类的概念，
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2017-12-10 14:58:00
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原作者:KelvinSaltondoPrado链接:https://towardsdatascience.com/how-dbscan-works-and-why-should-i-use-it-443b4a191c80基于密度的带噪应用空间聚类算法（DBSCAN）是数据挖掘和机器学习中常用的一种数据聚类算法。基于一组点（让我们在图中所示的二维空间中思考），DBSCAN可以基于距离测量（通常是欧几
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2020-05-05 20:01:06
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参考文献： 【1】用scikit-learn学习DBSCAN聚类
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2019-06-25 17:10:00
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本文实例讲述了Python基于聚类算法实现密度聚类(DBSCAN)计算。分享给大家供大家参考，具体如下：
算法思想
基于密度的聚类算法从样本密度的角度考察样本之间的可连接性，并基于可连接样本不断扩展聚类簇得到最终结果。
几个必要概念：
ε-邻域：对于样本集中的xj, 它的ε-邻域为样本集中与它距离小于ε的样本所构成的集合。核心对象：若xj的ε-邻域中至少包含MinPts个样本，则xj为一个核心对
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2021-07-06 13:44:14
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1 DBSCAN密度聚类DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法： • 聚类的时候不需要预先指定簇的个数 • 最终的簇的个数不定DBSCAN算法将数据点分为三类： • 核心点：在半径Eps内含有超过MinPts数目的点 • 边界点：在半径Eps内点的数量小于MinPts，但是落在核心点的邻域内 • 噪音点：既不是核心点也不是边界点的点2 DBSCAN算法流程1.将所有点标记为核心点、边界
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2023-09-08 23:57:47
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