摘要：基本概念：（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）基于密度的噪声应用空间聚类 核心对象：若某个点的密度达到算法设定的阈值则其为核心点。（即r 邻域内点的数量不小于minPoints） ϵ-邻域的距离阈值：设定的半径r 阅读全文

摘要：聚类概念： 无监督问题：我们手里没有标签了 聚类：相似的东西分到一组 难点：如何评估，如何调参 要得到簇的个数，需要指定K值 质心：均值，即向量各维取平均即可 距离的度量：常用欧几里得距离和余弦相似度（先标准化） 优化目标： Ci是质心，x是数据，质心到数据的距离 工作流程： 通过不断更新质心来确定 阅读全文