若干年后,经验有一些,但根基不牢靠.[algorithm] series 借助学习Standard Template Library: Algorithms的这段时期,在自己的算法和c++基础方面加些钢筋和混凝土,也为上层建筑提供有力的支持. 愿那些自称ITer但编程不过关的人……原地自爆yo. 证明的重要性: Proofs are NOT academic embellishments - sometimes they are the only way to know that our alg
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法,和K-Means,BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比,DBSCAN既可以适用于凸样本集,也可以适用于非凸样本集.下面我们就对DBSCAN算法的原理做一个总结. 1. 密度聚类原理 DBSCAN是一种基于密度的聚类算法,这类密度聚类算法一般假定类别可以通过样本分布的紧密程度决定.同一类别的样本,他们