【Python机器学习】密度聚类DBSCAN、OPTICS的讲解及实战演示（附源码 超详细）

最新推荐文章于 2025-05-07 14:30:02 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 聚类 python DBSCAN OPTICS
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本文介绍了划分聚类、密度聚类和模型聚类三种聚类思路，重点讲解了密度聚类中的DBSCAN和OPTICS算法。DBSCAN通过核心点、边界点和噪声点的概念进行聚类，而OPTICS则引入可达距离解决确定eps参数值的问题。内容包括两种算法的原理、参数敏感性及实例展示，展示了不同参数下聚类结果的变化。

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划分聚类、密度聚类和模型聚类是比较有代表性的三种聚类思路

1：划分聚类

划分（Partitioning）聚类是基于距离的，它的基本思想是使簇内的点距离尽量近、簇间的点距离尽量远。k-means算法就属于划分聚类。划分聚类适合凸样本点集合的分簇。

2：密度聚类

密度（Density）聚类是基于所谓的密度进行分簇

密度聚类的思想是当邻域的密度达到指定阈值时，就将邻域内的样本点合并到本簇内，如果本簇内所有样本点的邻域密度都达不到指定阈值，则本簇划分完毕，进行下一个簇的划分。

 DBSCAN

DBSCAN算法将所有样本点分为核心点、边界点和噪声点，如灰色点、白色点和黑色点所示

核心点：在指定大小的邻域内有不少于指定数量的点。指定大小的邻域，一般用邻域半径eps来确定。指定数量用min_samples来表示。

边界点：处于核心点的邻域内的非核心点。

噪声点：邻域内没有核心点的点

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