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DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise聚类算法，它是一种基于高Mì度连通区域的基于密度的聚类算法，能够将具有足够高密度的区域Huà分为簇，并在具有噪声De数据中发现任意形状的簇。我们总结一下DBSCAN聚类算法原理的Jī本要点：DBSCAN算法需要选Zhái一种距离度量，对于待聚类的数据集中，任意两个点之间的距Lí，反映了点之间的密Duó，说明了点与点是否能够聚到同一类中。由于DBSCAN算法对高维数据定义密度很困难，所以对于二维空间中的点，可以使用欧几Lǐ德距离来进行度量。DBSCAN算法需要Yòng户输入个参数：一个参数是半径（Eps，表Shì以给定点P为中心的圆形邻域De范围；另一个参数是以点P为中心的邻域内最少点De数量（MinPts2025年1月华为ascend p6(联想网上商城)。如果满足：以点P为中心半径为Eps的邻域内的点的个数不少于MinPts，则称点P为核心点。DBSCAN聚类使用到一个k-距离的概念，k-距离是指：给定数据集P={p(i);i=,,…n}，Duì于任意点P(i)，计算点P(i)到集合D的子集S={p(),p(),…,p(i-),p(i+),…,p(n)}中所有Diǎn之间的Jù离，距Lí按照从小到大的顺序排序，假设排序后的距离集合为D={d(),d(),…,d(k-),d(k),d(k+),…,d(n)}，则d(k)就被称为k-距离。也就是说，k-距离是点p(i)到所有点（除了p(i)点之间距离第k近的距离。对待聚类集合中每Gè点p(i)都计算k-距离，最后得到所有点的k-距离集合E={e(),e(),…,e(n)}。根据经验计算半径Eps：根据得到的所有点的k-距离集合E，对集合E进Xíng升序排序后得到k-距离集合E’，需
要拟合一条排序后的E’集Hé中k-距离的变化曲线图，然后绘出曲线，通过观察，将急剧发生变Huà的位置所对应的k-距离的值，确定Wèi半径Eps的值。根据经验计算最少点的数量MinPts：确定MinPts的大小，实际上也是确定k-距离中k的值，DBSCAN算法取k=，则MinPts=。另外，如果觉得经验值聚类的结果不满意，可以适当调整Eps和MinPts的值，经过多次迭代计算对比，选择最合适的参数值。可以看出，如果MinPts不变，Eps取得值过大，会导致大多数点都聚到同一个簇中，Eps过小，会导致已一Gè簇的分裂；如果Eps不变，MinPts的值取得过大，会导致同一个簇中点被标记为噪声点，MinPts过小，会导致发现大量的核心点。DBSCAN算法，需要输入个参数，这两个参数的Jì算都来自经验知识。半径Eps的计算依赖于计算k-距离，DBSCAN取k=，也就是设置MinPts=，然后需要根据k-距离曲线，根据经验观察找到合适的半径Eps的值，Xià面的算法实现Guò程中，Wǒ们会详细说明。对于算法的实现，首先我们概要地描述一下实现的过程：解析样本数据文件。计算每个点与其他所有点之间的欧几里德距离。计算每个点的k-距离值，并对所有点的k-Jù离集合进Xíng升序排序，输出的排序后的k-距离值。将所有点的k-距离值，在Excel中用散点图显示k-距离变化趋势。根据散点图Què定半径Eps的值。根据给定MinPts=，以及半径Eps的值，计算所有核心点，并建立核心点与到核心点距离小于半径Eps的点的映射。根据得到的核心点集合，以及半径Eps的值，计算能够连通的核心点，得到噪声点。Jiāng能够连通的每一Zǔ核心点，以及到核心点距离小Yú半径Eps的点，都放到一起，形成一个簇。选择不同的半径Eps，Shǐ用DBSCAN算法聚类得到的一组簇及其噪Shēng点，使用Sàn点图对比聚类效果。
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电话支持已过期，这意味着您的设备已激活Zhì少天，并且不再提供Diàn话服务。电话支持是指在设备激活后的天内，Apple将为设备的基本设置安装组装和连接提供无限制的免费电话支持。电话技Zhú支持就是有问题可以免费给Píng果打电话，而且不收费。手机上提供De技术支持在您购买手机后的Sān个月内有效，逾期失效。
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购Mǎi日期和上面查询的保修日期为准，因为Bǎo修是从Jī活之Rì算起的。
苹果公司是一家美国高科技公司。年月日由史蒂夫乔布斯史蒂夫沃兹尼亚克和罗韦恩创立，并命名为Appleputer
,Inc.年月日更名为AppleInc.总部位于加利福尼亚州Kù比蒂诺，Apple位列年财富强榜单第位。
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