当前位置： 首页互联网正文 本文介绍: 1 sklearn各方法比较 1 sklearn各方法比较 方法名称 参数 使用场景 K-means 簇的数量 非常大的样本数 中等簇数 簇大小需要均匀 Affinity Propagation 阻尼系数 样本偏好 样本数不能多 簇大小不均 MeanShift 带宽 样本数不能多 簇大小均匀 谱聚类 簇的数量 中等样本数 小簇数 簇大小均匀 层次聚类 簇的数量或距离阈值 大样本数 大簇数 DBSCAN 邻域大小 非常大的样本数 中等簇数 簇大小不均 HDBSCAN 最小簇成员数、最小点数 大样本数 中等簇数 簇大小不均 OPTICS 最小簇成员数 非常大的样本数 大簇数 簇大小不均 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_40206371/article/details/134561964 本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。 如若转载，请注明出处：http://www.7code.cn/show_12769.html 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系代码007邮箱：suwngjj01@126.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！ 主题授权提示：请在后台主题设置-主题授权-激活主题的正版授权，授权购买：RiTheme官网显示所有内容声明：本站所有文章，如无特殊说明或标注，均为本站原创发布。任何个人或组织，在未征得本站同意时，禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理。大小样本数簇数 代码007普通 打赏 收藏 海报 链接
![[LaTex]arXiv投稿攻略——jpg/png转pdf](https://img-blog.csdnimg.cn/36ede69729f946ed98eaeed05fef6921.png)
