31道Java核心面试题

上面这些点是分布在样本空间的众多样本，现在我们的目标是把这些在样本空间中距离相近的聚成一类。

我们发现A点附近的点密度较大，红色的圆圈根据一定的规则在这里滚啊滚，最终收纳了A附近的5个点，标记为红色也就是定为同一个簇。

其它没有被收纳的根据一样的规则成簇。

形象来说，我们可以认为这是系统在众多样本点中随机选中一个，围绕这个被选中的样本点画一个圆，规定这个圆的半径以及圆内最少包含的样本点，如果在指定半径内有足够多的样本点在内，那么这个圆圈的圆心就转移到这个内部样本点，继续去圈附近其它的样本点，类似传销一样，继续去发展下线。

等到这个滚来滚去的圈发现所圈住的样本点数量少于预先指定的值，就停止了。那么我们称最开始那个点为核心点，如A，停下来的那个点为边界点，如B、C，没得滚的那个点为离群点，如N)。

基于密度这点有什么好处呢?

我们知道kmeans聚类算法只能处理球形的簇，也就是一个聚成实心的团(这是因为算法本身计算平均距离的局限)。但往往现实中还会有各种形状，比如下面两张图，环形和不规则形，这个时候，那些传统的聚类算法显然就悲剧了。

于是就思考，样本密度大的成一类呗，这就是DBSCAN聚类算法。


 

本文主要内容：

1. 前言
2. DBSCAN聚类算法
3. 参数选择
4. DBSCAN算法迭代可视化展示
5. 常用评估方法：轮廓系数
6. 用Python实现DBSCAN聚类算法

一、前言

去年学聚类算法的R语言的时候，有层次聚类、系统聚类、K-means聚类、K中心聚类，最后呢，被DBSCAN聚类算法迷上了。

为什么呢，首先它可以发现任何形状的簇，其次我认为它的理论也是比较简单易懂的，今年在python这门语言上我打算好好研究DBSCAN。

下面贴上它的官方解释：

• DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种基于密度的空间聚类算法。
• 该算法将具有足够密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，它将簇定义为密度相连的点的最大集合。

二、DBSCAN聚类算法

文字描述不好懂，先看下面这个图：


 

如果应用程序的编写也变成了表单和组件的拖曳，那么这样的「开发人员」的注意力可能会更专注于产品本身，去优化产品的逻辑。

在低代码开发的场景下，改进的工作只用一小部分的代码去完成。对于没有那么技术的技术人员来讲，就不用去刷leetcode了。而真正想要做开发的技术人员——他们只需要做好开发平台的改进和维护这件事情，不需要去和产品经理吵架。（我敢打赌还是会吵的，大概这就是社交）

GitHub首席执行官Chris Wanstrath说：「编码的未来根本就没有编码。」

是的，这是难以想象的。但这就像智能手机出现之前我们无法想象生活可以集成在这一块小小的屏幕中一样。无代码开发的环境构造还在漫长的发展中，可以说，许许多多的开发者都在努力。

或许几年后的代码开发就变成了一件「大众」的事情，创造一个应用程序是如此简单。

（编辑：信阳站长网）

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