SpringBoot+Ptyhon采用DBScan算法对误报点进行聚类分析
DBSCAN聚类算法,即基于密度的空间聚类算法,通过对给定数据集中每个数据点周围的密度情况进行分析,将数据点划分为核心点、边界点和噪声点。核心点是周围半径内有足够多其他数据点的点,边界点在某个核心点的半径内但不满足核心点条件,而噪声点则不满足任何条件。从核心点开始,通过密度相连的数据点扩张形成簇。DBSCAN算法具有处理任意形状簇、无需预先指定簇个数、自动识别噪声点等优点。然而,在密度差异较大的数据集中,可能无法有效聚类。此外,算法的参数如半径和密度需要根据数据集特性来选择。
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