资 源 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,它将簇定义为密度相连的点的最大集合。
算法伪代码
算法: DBSCAN
输入: E——半径
MinPts——给定点在E邻域内成为核心对象的最小邻域点数。
D——集合。
输出: 目标类簇集合
方法: Repeat
1) 判断输入点是否为核心对象