2019年3月11日
机器学习 之k-means和DBSCAN的区别
摘要： [TOC] 1、定义和区别（优缺点对比） 聚类分为：基于划分、层次、密度、图形和模型五大类； 均值聚类k means是基于划分的聚类， DBSCAN是基于密度的聚类。区别为： 1. k means需要指定聚类簇数k，并且且初始聚类中心对聚类影响很大。k means把任何点都归到了某一个类，对异常点比 阅读全文
posted @ 2019-03-11 11:01 hugechuanqi 阅读(19063) 评论(0) 推荐(1) 编辑