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在样本的众多特征中,并不是每个特征都对要分析的问题有贡献。即使是对问题有贡献的若干特征,每个特征的重要程度可能也不一样。
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DBSCAN算法不需要预先指定聚类数量,但对用户设定的参数非常敏感。当空间聚类的密度不均匀、聚类间距相差很大时,聚类质量较差。
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DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)属于密度聚类算法,把类定义为密度相连对象的最大集合,通过在样本空间中不断搜索高密度的核心样本并扩展得到最大集合完成聚类,能够在带有噪点的样本空间中发现任意形状的聚类并排除噪点。
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