目录
1. HDBSCAN (Hierarchical DBSCAN)
2. OPTICS (Ordering Points To Identify the Clustering Structure)
3. DBSCAN++ (DBSCAN with Preprocessing)
4. DBSCAN with k-distance
5. Density Peaks Clustering (DPC)
6. Generalized DBSCAN (GDBSCAN)
总结
是的，DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise） 算法有一些改进版本，针对其在某些情境下的局限性，进行了优化和增强。以下是一些常见的 DBSCAN 改进版本及其优缺点：
1. HDBSCAN (Hierarchical DBSCAN)
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原理: HDBSCAN 是 DBSCAN 的一个层次化扩展，通过计算不同密度的簇并使用层次聚类（Hierarchical Clustering）来自动选择最佳的聚类数目。
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优点:
- 可以处理不同密度的簇，比 DBSCAN 更加灵活。
- 自动选择簇的数量，无需设置
min_samples和eps参数。 - 比 DBSCAN 更好地处理噪声数据。
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适用场景: 特别适用于簇的密度差异较大的数据集。
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实现: 可以通过
hdbscan
