人工智能_机器学习086_DBSCAN算法原理_以及参数详解_聚类过程详细可视化展现---人工智能工作笔记0126

发布时间：2024年01月02日

然后我们来看一下这个DBSCAN可以看到上面动画演示了,他聚类的过程

可以看到对于一些离群点他会自动的计算出来并且过滤掉,清洗掉,这些离群点,也就是异常值对吧

我们要找到的是一般规律,需要一个具有普适性的模型,对于特殊的离群的,异常的值应该会自动忽略掉

然后我们首先导包

import numpy as np 数学计算包

import matplotlib.pyplot as plt 画图包

fromt sklearn.cluster import KMeans,DBSCAN 聚类算法KMeans DBSCAN聚类算法

from sklearn import datasets 导入数据集包

上一节我们对DBSCAN的原理进行了说明,然后现在我们

对他的参数来看一下,我们按下shift tab

首先我们看这里的eps参数,min_samples=5这个参数 metric这个参

文章来源:https://blog.csdn.net/lidew521/article/details/135343030
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