深度剖析：数据科学家需懂的5种聚类算法

发布时间：2018-05-03 06:27:05 所属栏目：教程来源：李佳惠

导读：【资讯】聚类是一种涉及数据点分组的机器学习技术。给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点分类到一个特定的组中。理论上，属于同一组的数据点应具有相似的属性和特征，而不同组中的数据点应具有高度不同的属性和特征。聚类是无监督学习的一种

　　与其他聚类算法相比，DBSCAN具有很多优点。首先，它根本不需要固定数量的族群。它还将异常值识别为噪声，不同于均值偏移，即使数据点非常不同，也会将它们简单地引入群集中。另外，它能够很好地找到任意大小和任意形状的族群。