当前课程知识点：大数据机器学习 > 第五章 聚类 > 3.3 原型聚类 密度聚类 > 3.3 原型聚类 密度聚类
下面我们具体介绍一下密度聚类
密度聚类是基于一组邻域
邻域参数包括半径ε最少样本点数MinPts
用它来刻画样本分布的紧密程度
我们给定一个数据集D等于x1到xm
因为ε领域是指这样的一个区域
包含样本集D中与xj的距离不大于ε的样本
样本核心是指如果xj的ε领域至少包含MinPts个样本
那么这个样本就称为核心对象
密度直达是指
若xj位于的xi的ε领域中
且xi是核心对象
则称xj是由xi密度直达
密度可达是指对xi与xj
若存在样本序列p1,p2,…pn
其中p1等于xi pn等于xj
且pi+1由pi密度直达
则称xj由xi密度可达
密度相连是指对xi
与xj两个样例来说
如果存在xk使得与xi与xj均由xk密度可达
我们就说xi与xj密度相连
下面我们给一个实际的密度聚类的例子
在这里最少样例数为3
虚线显示出ε-邻域
x1是核心对象 x2由x1密度直达
x3 由x1密度可达 x3 与x4 密度相连
有了这几个概念以后
我们就可以具体实施密度聚类的步骤
我们将簇定义为由密度可达关系导出的
最大的密度相连样本集合
这里我们给一个实际的例子
假如我们在一堆数据集中
找到以下的实例为核心对象集
我们随机的选取一个核心对象作为种子
找出由它密度可达的所有样本
这就构成了第一个聚类簇
假如我们用x8作为种子
将C1中包含的核心对象从原来的Ω中去除
再从Ω中随机的抽取一个核心对象做种子
构成第二个聚类簇
上述过程不断重复直到Ω集合为空
该图显示算法01最少样例数为五的时候实际运行的例子
实心点表示核心对象空心点为非核心对象
新型点表示噪声样本
在这个例子中经过四轮循环
分别由四个种子生成四个簇
最后完成聚类的任务
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-2.交叉验证法
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-3.自助法
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--4.性能度量
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--9.T检验
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--1.感知机模型
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--1.原型聚类描述
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-第五章 聚类--3.3 原型聚类 密度聚类
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-第六章 贝叶斯分类器及图模型--4.朴素贝叶斯分类器
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