问题引入说起聚类算法的话，大家可能都知道Kmeans，作为密度聚类算法中的一种，DBSCAN也是一种较为常用的算法，DBSCAN中重要的参数是Eps和MinPts，那么这两个参数该如何确定呢？问题解答(1) Eps的值可以使用绘制k-距离曲线(k-distance graph)方法得当，在k-距离曲线图明显拐点位置为对应较好的参数。若参数设置过小，大部分数据不能聚类；若参数设置过大，多个簇和大部
原创
2021-01-29 19:39:54
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python3中函数参数有位置参数、命名关键字参数、默认参数、非关键字可变长参数、关键字可变长参数几种。一、位置参数位置参数是函数的标准参数，是最常用的一种参数格式。定义函数时，由于每个参数都有自己的位置，如果不加以特殊说明，调用函数时，函数就会根据所赋参数的位置来给函数内参数赋值。def s(x,y):
print('x=',x)
print('y=',y)
a,b=1,0
s
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2024-05-28 11:55:49
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在应用聚类算法时，其挑战之一就是很难评估算法效果的好坏，也很难比较不同的算法的结果。下面我们来对已经学过K均值、凝聚聚类、DBSCAN等算法做下评估。用真实值评估聚类：有一些指标可用于评估聚类算法相对于真实聚类的结果，其中最重要的是调整rand指数(adjusted rand index，API)和归一化互信息(normalized mutual information， NMI)，二者都给出了定
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2023-12-27 10:51:20
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聚类算法之DBSCAN算法介绍及实现1 DBSCAN介绍1.1 基本概念1.1.1 密度聚类1.1.2 DBSAN算法1.2 基本原理/算法流程1.3 评价2 DBSCAN算法实现2.1 DBSCAN API实现2.2 比较DBSCAN和K-means的实现效果 1 DBSCAN介绍1.1 基本概念1.1.1 密度聚类密度聚类也被称作“基于密度的聚类”（density-based cluster
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2023-12-19 06:21:08
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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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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
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2023-05-31 10:45:49
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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
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2023-10-15 01:04:17
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Prerequisites:先决条件：numpy.matmul( ) matrix multiplication numpy.matmul()矩阵乘法 Identity matrix 身份矩阵 In linear algebra, the identity matrix, of size n is the n × n square matrix with ones on the main diag
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2023-06-30 20:47:00
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机器学习 聚类篇——DBSCAN的算法原理、参数选择及其应用于离群值检测摘要1. DBSCAN算法原理1.1 基本概念定义1.2 算法流程2. 参数选择2.1 领域半径：Eps的选取方法（**k-distance函数**）2.2 MinPts的选取方法3. Python实现4. 检测离群值的实例4.1 导包及设置随机种子4.2 生成moon数据并绘图4.3 选择参数4.4 建立聚类模型4.5 可
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2024-04-16 12:19:24
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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：...
原创
2021-09-04 10:52:34
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# Python中的虚数单位的实现
在Python中，我们可以轻松地处理虚数单位。虚数单位通常记作“j”或“i”，代表了虚数的平方根(-1)。今天，我将带你一步步了解如何在Python中使用虚数单位。
## 流程概述
在实现虚数单位的过程中，我们将按照以下步骤进行：
| 步骤 | 操作 | 说明
仅记录个人学习Python所学，学识浅薄，若有错误欢迎指出。文章可能会不太完善，后续可能会继续更新。 文章目录DOS命令行Python是一种解释型, 面向对象, 动态数据类型的高级程序设计语言.内存进制进制之间的转换储存数据print变量标识符 DOS命令行cmd 对于使用电脑的人来说应该不陌生 对于cmd的基本操作 也应该比较了解 cd 进入指定目录【文件夹】 cd … 退回到上一级目录 cd
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2024-06-25 07:20:17
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1. 基本语法单位标识符是编程语言中允许作为名称的有效字符串集合，用于变量、函数、类等的名称；而关键字是具有特殊功能的标识符。标识符有其特定的使用规则，掌握标识符的命名规则以及关键字的特殊功能是Python编程的基础。1.1 标识符标识符是程序开发者根据编程需求自定义的一些符号和名称，用于在程序中表示一些事物。Python语言中标识符的规则同其他大多数高级编程语言类似，具体规则如下：(1) 标识符
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2023-08-23 18:18:05
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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
原创
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
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2024-06-16 21:26:43
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import ：引入 python 标准库中的模块，这是引入某一模块的方法。sleep ：实现延时，单位为秒。（1000毫秒是1秒）if __name__ == "__main__":当.py文件被直接运行时，if __name__ == '__main__'之下的代码块将被运行；当.py文件以模块形式被导入时，if __name__ == ‘__m
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2024-06-21 09:35:44
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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
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2023-09-25 16:33:53
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在学习linear regression时经常处理的数据一般多是矩阵或者n维向量的数据形式，所以必须对矩阵有一定的认识基础。numpy中创建单位矩阵借助identity()函数。更为准确的说，此函数创建的是一个n*n的单位数组，返回值的dtype=array数据形式。其中接受的参数有两个，第一个是n值大小，第二个为数据类型，一般为浮点型。单位数组的概念与单位矩阵相同，主对角线元素为1，其他元素均为
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2023-09-06 08:44:14
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