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Open3D DBSCAN聚類(Python版本)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了Open3D DBSCAN聚類(Python版本)。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,請(qǐng)大家不吝賜教,您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問(wèn)。

一、簡(jiǎn)介

DBSCAN算法,全稱為“Density-Based Spatial Clustering of Applications with Node”,也就是“基于密度的聚類”。此類算法是假設(shè)聚類結(jié)構(gòu)能通過(guò)樣本分布的緊密程度確定,從樣本密度的角度來(lái)考察樣本之間的可連續(xù)性,并基于可連接樣本不斷擴(kuò)展聚類簇以獲得最終的聚類結(jié)果。

DBSCAN算法做為一種有名的密度聚類算法,它是通過(guò)鄰域參數(shù)(Distance,MinPts)來(lái)刻畫樣本分布的緊密程度。而在真正開始之前,首先要理解下面這幾個(gè)概念:

Open3D DBSCAN聚類(Python版本)

核心對(duì)象:x1、x2,也就是滿足鄰域參數(shù)(Distance,MinPts)條件的點(diǎn)。
密度直達(dá):x2由x1密度直達(dá)。
密度可達(dá):x3由x1密度可達(dá)。
密度相連:x3與x4密度相連。
具體的定義可以參看:《機(jī)器學(xué)習(xí)》這本書,我這里只是簡(jiǎn)單的說(shuō)明一下這幾個(gè)概念文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-441585.html

到了這里,關(guān)于Open3D DBSCAN聚類(Python版本)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!

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