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基于密度的聚类算法原理
资料介绍
1. 概述
基于密度的聚类是机器学习领域中一类重要的无监督学习算法。与基于分区的聚类方法（如K均值算法）不同，后者需要预先设定聚类数量并形成球形聚类，而基于密度的聚类则根据特征空间中数据点的密度分布来识别聚类。其核心概念是：聚类是一个由高密度数据点组成的连续区域，周围环绕着低密度区域。这一独特特性使其能够发现任意形状的聚类、识别噪声点，并且无需预先设定聚类数量。
2. 核心概念
2.1 密度
密度是指给定数据点周围特定邻域内的数据点数量。在大多数基于密度的聚类算法中，邻域通常采用两种常见定义方式：
半径邻域（ε 邻域）：指包含目标点 ε 欧氏距离范围内的所有数据点。
K-最近邻邻域：包含目标点最近的k个数据点，其中第k个最近邻的距离作为局部密度指标。
2.2 核心点、边界点与噪声点
核心点：指其 ε 邻域内至少包含最小数据点数（MinPts）的数据点。作为聚类的‘核心’，它能维持聚类的密度。
边界点：位于核心点 ε 邻域内的数据点，但未达到MinPts要求。该点属于与核心点‘相连’的簇。
噪声点：既非核心点也非边界点的数据点，被视为无关数据或离群值。
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