原理分析

• 与KMeans的区别是，一开始也不知道一共会分为多少个中心，最后根据样本分析出来才会知道。

代码

from sklearn.cluster import DBSCAN
import numpy as np
X = np.array([[1, 2], [2, 2], [2, 3], [8, 7], [8, 8], [25, 80]])
clustering = DBSCAN(eps=3, min_samples=2).fit(X)
print(clustering)

参考资料

• http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.DBSCAN.html