DBSCAN算法的使用和参数详解

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已于 2023-09-27 19:41:18 修改 · 6.1k 阅读

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#算法 #机器学习 #支持向量机 #DBSCAN

于 2023-09-26 21:08:30 首次发布

本文介绍了DBSCAN密度-based聚类算法，它能识别高密度数据点并归类，还能识别噪声点。详细阐述了算法使用过程，包括数据准备、创建模型、参数选择、模型训练、获取结果和结果可视化等步骤，同时指出该算法优缺点及参数选择的重要性。

一、DBSCAN算法简介

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种用于聚类的密度-based聚类算法，它能够识别具有相对高密度的数据点并将它们归为一类，同时识别出孤立的点作为噪声。

二、算法使用过程

以下是DBSCAN的使用方法和相关参数：

1.数据准备：首先，准备包含数据点的数据集，通常是一个包含多维特征的数据矩阵。

2.创建模型：使用机器学习库（如scikit-learn）来创建一个DBSCAN聚类器对象。在scikit-learn中，可以使用DBSCAN类来实现DBSCAN。

3.参数选择：DBSCAN有一些关键的参数：

classsklearn.cluster.DBSCAN(eps=0.5,min_samples=5,metric=’euclidean’,metric_params=None,algorithm=’auto’,leaf_size=30,p=None,n_jobs=None)

eps：DBSCAN算法参数，即我们的ϵ-邻域的距离阈值，和样本距离超过ϵ的样本点不在ϵ-邻域内。默认值是0.5.一般需要通过在多组值里面选择一个合适的阈值。eps过大，则更多的点会落在核心对象的ϵ-邻域，此时我们的类别数可能会减少，本来不应该是一类的样本也会被划为一类。反之则类别数可能会增大，本来是一类的样本却被划分开。

min_samples：DBSCAN算法参数，即样本点要成为核心对象所需要的ϵϵ-邻域的样本数阈值。默认值是5.一般需要通过在多组值里面选择一个合适的阈值。通常和eps一起调参。在eps一定的情况下，min_samples过大，则核心对象会过少，此时簇内部分本来是一类的样本可能会被标为噪