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《Python 实现基于DBSCAD密度聚类算法可视化（含模型描述及示例代码）》
DBSCAN基于密度的聚类方法能够发现数据中的任意形状的簇，并且能够有效处理含有噪声的数据。DBSCAN的核心思想是通过对数据点的邻域进行分析，判断数据点是否是簇的核心点，从而形成簇。传统的聚类方法，如K-means，假设簇是球形的，并且要求簇数必须预先指定，而DBSCAN则无需这种假设，这使得DBSCAN在处理复杂数据时具备了更大的灵活性。通过该项目，旨在让用户更好地理解DBSCAN的工作原理，探索它在实际问题中的应用场景，并为相关领域的研究者提供一个实用的工具。（邻域中的最小点数）。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/147427277
该项目挑战主要有哪些(多选)
0 人已经参与 已结束
特征提取的复杂性
0人
依赖建模中的长短期权衡
0人
不确定性建模
0人
模型超参数优化的复杂性
0人
模型的泛化能力与过拟合问题
0人
实时性与大规模数据处理的计算挑战
0人
实际应用场景中的数据质量问题
0人
数据的非线性和非平稳性
0人
多变量数据的复杂性
0人
其它补充
0人
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