2018年9月25日
Python之密度聚类
摘要： 结果： 总结： 1.在epsilon（半径）相同的情况下，m（数量）越大，划分的聚类数目就可能越多，异常的数据就会划分的越多。在m（数量）相同的情况下，epsilon（半径）越大，划分的聚类数目就可能越少，异常的数据就会划分的越少。因此，epsilon和m是相互牵制的，合适的epsilon和m有利于 阅读全文
posted @ 2018-09-25 16:08 云山之巅 阅读(2776) 评论(0) 推荐(0)