sklearn聚类算法之DBSCAN

Question

如题所述

Answer 1

DBSCAN算法是一种基于密度的空间聚类方法，主要用于有噪声的应用背景。其核心理念是：如果特定点属于群集，则该点应接近该群集中的许多其他点。DBSCAN算法是一种非监督式聚类方法，无需事先确定要聚成的类数。

算法首先选择两个参数，正数ε（epsilon）和自然数minPoints。然后从数据集中任意选取一点。如果该点周围ε距离内有超过minPoints个点（包括自身），则视为该点属于一个“群集”。接着，通过检查新点，判断其周围ε距离内是否超过minPoints个点，以此类推，不断扩展群集。最终，当无法再添加点时，选择新的任意点重复上述过程。

若选取的点在其ε邻域内小于minPoints个点，且不属任何其他群集，则被认定为“噪声点”，不归属任何群集。在DBSCAN的实现中，sklearn.cluster.DBSCAN提供了官方文档及示例代码。

在DBSCAN实现中，参数eps和min_samples分别对应算法原理中的ε和minPoints。此外，需要指定计算点间距离所采用的度量指标，如欧式距离（默认选项），或提供预计算的距离矩阵。DBSCAN还具有如核心样本索引、核心样本数据和标签等属性。

举例来说，DBSCAN算法能有效处理具有噪声的数据集，通过调整eps和min_samples的值，用户可以灵活地控制群集的形成及噪声点的识别。

参考文献提供了进一步的理论介绍和可视化解释，以及Python代码示例，帮助深入理解DBSCAN算法。