基于密度的聚类算法DBSCAN:原理优化与案例分析

最新推荐文章于 2024-11-19 13:23:42 发布
最新推荐文章于 2024-11-19 13:23:42 发布
阅读量1.2k 收藏 21
点赞数 20
分类专栏： AI人工智能与大数据原理与应用实战 AI大模型原生应用开发与大数据实战 人工智能数学基础 文章标签： 计算科学 神经计算 深度学习 神经网络 大数据 人工智能 大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/2401_85133351/article/details/139251206
版权

基于密度的聚类算法DBSCAN:原理、优化与案例分析

1.背景介绍

1.1 聚类分析概述

聚类分析是数据挖掘和机器学习中一种重要的无监督学习技术,旨在将数据集中的对象划分为多个"簇(cluster)"。每个簇由相似的对象组成,而不同簇之间的对象则存在明显差异。聚类分析广泛应用于客户细分、图像分割、基因表达数据分析等多个领域。

1.2 传统聚类算法缺陷

传统的聚类算法如K-Means、层次聚类等存在一些明显缺陷:

  • 需要预先指定簇的数量
  • 对噪声和异常值敏感
  • 难以发现非凸形或任意形状的簇
  • 计算复杂度高,无法高效处理大规模数据集

1.3 DBSCAN算法的优势

为了克服上述缺陷,1996年Martin Ester等人提出了基于密度的聚类算法DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)。DBSCAN具有以下优势:

  • 无需预先指定簇的数量
  • 能有效识别任意形状的簇
  • 对噪声和异常值具有鲁棒性
  • 对大规模数据集具有较好的计算性能

因此,DBSCAN已成为聚类分析中应用最广泛的算法之一。

2.核心概念与联系

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
数据处理和分析之数据聚类：DBSCAN：DBSCAN在不同数据集上的应用
2401_87715305的博客
10-16 1290
在DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法中，数据点被分为三类：核心点、边界点和噪声点。这些定义基于数据点的密度，即在一定半径内邻近点的数量。核心点：在给定的半径Eps内，至少有MinPts个邻近点的点。这些点被认为是高密度区域的中心。边界点：在给定的半径Eps内，邻近点的数量少于MinPts，但位于某个核心点的Eps邻域内的点。噪声点：既不是核心点也不是边界点的点，通常被认为是异常值或孤立点。
数据处理和分析之数据聚类：DBSCAN：DBSCAN在图像处理中的应用
2401_87715305的博客
10-16 1902
在图像处理中，DBSCAN可以用于多种场景，如图像分割、特征点检测、异常检测等。图像通常包含大量的像素点，每个像素点可以视为一个数据点，具有RGB或灰度值等特征。通过将像素点作为输入，DBSCAN可以识别图像中的不同区域或对象，从而实现图像的自动分析和处理。无需预设聚类数量：DBSCAN算法的一个显著优点是它不需要预先指定聚类的数量，这在处理未知数据结构时非常有用。能够处理噪声数据：DBSCAN能够识别并标记出不属于任何聚类的噪声点，这对于图像处理中经常遇到的噪声数据尤其重要。发现任意形状的聚类。
人工智能|机器学习——DBSCAN聚类算法（密度聚类）
也许有一天我们再相逢 睁开眼睛看清楚 我才是英雄！
03-09 5376
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种基于密度的聚类算法，簇集的划定完全由样本的聚集程度决定。聚集程度不足以构成簇落的那些样本视为噪声点，因此DBSCAN聚类的方式也可以用于异常点的检测。
深入浅出——基于密度的聚类方法
学习AI算法，请关注微信公众号：机器学习算法全栈工程师……
09-10 2万+
本文原作者：微信公众号“燕哥带你学算法”团队的 祝烨 博士，目前在墨尔本从事博士后研究。“The observation of and the search forsimilarities and differences are the basis of all human knowledge.” —— ALFREDB. NOBEL“人类所有知识的基础就是观察和寻找相似与相异” —— 阿尔弗雷德·伯
DBSCAN聚类——基于密度的聚类算法（常用的聚类算法）
最新发布
weixin_74268817的博客
11-19 3563
介绍基于密度的聚类算法——DBSCAN。涉及核心概念、原理步骤、参数调优、聚类评估方法、优缺点、适用场景。
基于密度的聚类算法
WX_Chen的博客
08-08 1473
基于距离的聚类算法，如K-Means算法。 基于密度的聚类算法主要的目标是寻找被低密度区域分离的高密度区域。 与基于距离的聚类算法不同的是，基于距离的聚类算法的聚类结果是球状的簇，而基于密度的聚类算法可以发现任意形状的聚类，这对于带有噪音点的数据起着重要的作用。 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Application wi
【机器学习】DBSCAN基于密度聚类的算法
酒酿小圆子呀～
05-17 779
DBSCAN是基于密度空间的聚类算法，在机器学习和数据挖掘领域有广泛的应用，其聚类原理通俗点讲是每个簇类的密度高于该簇类周围的密度，噪声的密度小于任一簇类的密度。如下图簇类ABC的密度大于周围的密度，噪声的密度低于任一簇类的密度，因此DBSCAN算法也能用于异常点检测。
数据处理和分析之数据聚类：DBSCAN：基于密度的聚类质量评估
2401_87715305的博客
10-16 1887
通过上述步骤，我们已经完成了使用DBSCAN进行数据聚类的全过程，从数据预处理、特征选择到聚类分析和结果可视化。DBSCAN是一种强大的聚类算法，尤其适用于具有复杂形状和大小的聚类数据集。在实际应用中，合理选择eps和参数对于获得高质量的聚类结果至关重要。
数据处理和分析之数据聚类：DBSCAN：DBSCAN在文本挖掘中的应用
2401_87715305的博客
10-16 974
DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 是一种基于密度的空间聚类算法。它将聚类定义为密度相连对象的最大集合，通过在样本空间中寻找密度可达的点来构建聚类。epseps。
聚类算法-DBSCAN-C++优化算法
Power392413的博客
12-12 1583
聚类算法-DBSCAN-C++优化算法 在聚类算法-DBSCAN-C++实现的基础上做了优化，优化前本人测试对900左右个点进行聚类，用时2000ms左右，经过优化后的算法用时在100ms左右，提升了近20倍。 优化前主要耗时的地方： float squareDistance(point a,point b){ return sqrt((a.x-b.x)*(a.x-b.x)+(a.y-b.y)*(a.y-b.y)); } 这个函数涉及到平方和再开方，在做聚类时，每一次循环都在调用它，并且聚类算法中含有很
一种dbscan聚类改进算法
03-17
Dbscan算法做如下改进：（1）对于核心对象 ，其邻域不再做进一步考查 ，而是将其归为某个簇 。 该簇有可能是核心对象所在簇 ，也有可能是与其他簇合并过的簇 。 （2）对于边界对象 ，进一步考查其邻域中是否存在核心对象 。 如果存在核心对象 ，则该边界对象归为该核心对象所在簇 。 反之 ，则该边界对象为噪声 运行时间有所提高，但是对于高维数据，运行效果不好
go-DBSCAN:针对多核处理进行了优化的DBSCAN集群
05-20
DBSCAN（打包） 针对多核处理进行了优化的DBSCAN（基于密度的空间聚类）集群。 主意 如果任意维度上的两个点的距离大于eps ，则总距离大于eps 计算每个维度的差异（并行），查找并存储最大差异的维度 以最大方差按维度排序 并行构建邻域图（欧几里得距离） 从最低到最高浏览排序的数据。 进行滑动，直到neighbor_value <= curr_value + eps 使用数组/索引存储邻居列表； ConcurrentLinkedQueue保存密度可达到的点。 使用DFS（深度优先搜索）查找群集 注意：除非使用go1.5（或更高版本），否则需要将GOMAXPROCS = XX设置为可利用所有内核 解释其工作原理的示例 请考虑以下几点： Name => { X, Y } "0" => { 2, 4 } "1" => { 7, 3 } "2" => { 3, 5 } "3"
DBSCAN:针对多核处理优化的 DBSCAN 集群
07-17
DBSCAN 针对多核处理优化的 DBSCAN 集群。 主意 如果任意维度上两点的距离大于eps ，则总距离大于eps 。 计算每个维度的方差（并行），找到并存储具有最大方差的维度 按方差最大的维度排序 并行构建邻域图（欧几里德距离） 滑动排​​序的数据，从最低到最高。 执行滑动直到neighbor_value <= curr_value + eps 使用数组/索引来存储邻居列表； ConcurrentLinkedQueue 持有密度可达点。 使用 DFS（深度优先搜索）查找集群 注意：解决方案使用并行流，因此需要 Java 8 解释其工作原理的示例 考虑以下几点： Name => { X, Y } "0" => { 2, 4 } "1" => { 7, 3 } "2" => { 3, 5 } "3" => { 5, 3 } "4" =>
DBSCAN聚类︱scikit-learn中一种基于密度的聚类方式
素质云笔记
07-11 3万+
一、DBSCAN聚类概述基于密度的方法的特点是不依赖于距离，而是依赖于密度，从而克服基于距离的算法只能发现“球形”聚簇的缺点。 DBSCAN的核心思想是从某个核心点出发，不断向密度可达的区域扩张，从而得到一个包含核心点和边界点的最大化区域，区域中任意两点密度相连。1、伪代码 算法： DBSCAN 输入： E — 半径 MinPts — 给定点在 E 领域内成为核心对象的
MVO优化DBSCAN实现聚类
总结论文中的算法并给出论文的复现代码
11-02 5846
本博文利用MVO优化DBSCAN实现聚类。首先介绍一种启发式的优化算法——多元宇宙优化(MVO)，其次介绍基于密度的聚类算法——DBSCAN，接着，针对DBSCAN聚类存在参数Eps选取困难的问题，利用MVO优化DBSCAN，找到最合适的参数Eps，从而达到最合适的聚类效果。
基于密度的聚类算法（1）——DBSCAN详解
热门推荐
root-cause的博客
10-08 4万+
经典的基于密度的聚类算法——DBSCAN，原理详解与代码实现。
聚类（四）—— 基于密度的聚类
shi_jiaye的博客
08-21 1万+
主要内容 聚类分析概述 K-Means聚类 层次聚类 基于密度的聚类 其他聚类方法 聚类评估 四、基于密度的聚类 算法原理 基于密度的聚类算法的主要思想是：只要邻近区域的密度（对象或数据点的数目）超过某个阈值，就把它加到与之相近的聚类中。也就是说，对给定类中的每个数据点，在一个给定范围的区域中必须至少包含某个数目的点。 基于密度的聚类算法代表算法有：DBSCAN算法、OPTICS算法及DENCLUE算法等。 DBSCAN算法涉及2个参数5个定义： 定义1（Eps邻域） 给定一个对象 p ，p 的.
DBSCAN聚类算法改进毕业论文【附代码+数据】
坷拉博士
10-24 605
例如，在Aggregation、Compound、Pathbased和Jain等数据集上的实验结果表明，改进的DBSCAN算法在聚类效果、聚类质量和算法运行时间等方面均优于其他经典聚类算法，如K-Means、层次聚类等。基于这些评估指标，研究者们对DBSCAN算法进行了进一步的优化，如引入径向基函数(RBF)神经网络对系统模型不确定项及外部不确定扰动进行估计，设计了速度约束神经网络自适应控制器，使得移动机器人在初始速度满足约束范围的条件下，保证机器人的运动速度始终保持在约束范围内。
"DBSCAN聚类算法PPT课件：基于密度的聚类算法原理与应用
该算法的PPT课件详细介绍了基于密度的聚类算法的原理、DBSCAN算法的介绍以及DBSCAN算法在生物学领域的应用。 首先，PPT课件介绍了基于密度的聚类算法的开发原因，即弥补了传统聚类算法的局限性，能够发现非凸型的...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值