DBSCAN

DBSCAN的全部英文是Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,中文是“基于密度的带有噪声的空间聚类”。DBSCAN是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法,与划分和层次聚类方法不同,它将簇定义为密度相连的点的最大集合,能够把具有足够高密度的区域划分为簇,并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。

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适合大数据的聚类算法Mini Batch K-Means

K-Means算法是常用的聚类算法,但其算法本身存在一定的问题,例如在大数据量下的计算时间过长就是一个重要问题。为此,Mini Batch K-Means,这个基于K-Means的变种聚类算法应运而生。

大数据量是什么量级?通过当样本量大于1万做聚类时,就需要考虑选用Mini Batch K-Means算法。但是,在选择算法时,除了算法效率(运行时间)外,算法运行的准确度也是选择算法的重要因素。Mini Batch K-Means算法的准确度如何?

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