入门深度学习--探秘lstm
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传统DBSCAN算法需要人为确定Eps和MinPts参数,参数的选择直接决定了聚类结果的合理性,因此提出一种新的自适应确定DBSCAN算法参数算法,该算法基于参数寻优策略,通过利用数据集自身分布特性生成候选Eps和MinPts参数,自动寻找聚类结果的簇数变化稳定区间,并将该区间中密度阈值最少时所对应的Eps和MinPts参数作为最优参数。实验结果表明,该算法能够实现聚类过程的全自动化并且能够选择合理的Eps和MinPts参数,得到了高准确度聚类结果。
详细讲解weka,机器学习算法 书籍完整版 推荐下载 作者:袁梅宇出版社:清华大学出版社出版时间:2014年07月
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