聚类算法（五）- HDBSCAN 与DBSCAN 区别

下面我用最清楚、最直观、又带技术细节的方式告诉你 HDBSCAN 和 DBSCAN 到底有什么区别。
一句话：HDBSCAN = 改良版的 DBSCAN，更稳、更聪明、自动化更强。

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🧩 一、最简洁总结（小白友好）

特点	DBSCAN	HDBSCAN
是否需要 eps 参数	要（非常难调）	不需要！
是否能处理不同密度的簇	不能	能（主要优势）
是否能自动找簇数量	半自动（取决于 eps）	完全自动
是否识别噪声	能	能（更准确）
是否有层次结构（hierarchy）	没有	**有
稳定性	易碎、结果敏感	非常稳
高维数据表现	一般	稍好（仍受限）

一句话记住：

HDBSCAN = 不用 eps、能处理不同密度、更准确、更稳的 DBSCAN。

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🧠 二、概念级区别（非常重要）

1. DBSCAN 需要 eps（ε）

eps 是“半径”，决定一个点附近多少距离算是邻居。

缺点：

• 太小 → 分成碎片

• 太大 → 全部合成一个大簇

• 不同密度 → 不可能同时适配

DBSCAN 最大问题就在这里。

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2. HDBSCAN 完全移除了 eps

HDBSCAN 不需要 eps，它通过构建 密度树（cluster hierarchy） 自动选择合适的簇。

你只需要一个更好理解的参数：

• min_cluster_size（最小簇大小）

简单、好调、稳定。

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3. DBSCAN 的思想：密度阈值固定

DBSCAN 用固定密度阈值：

只在一个密度水平上看世界。

就像你一直用一个固定大小的望远镜看人群。

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4. HDBSCAN 的思想：密度多级（层次化看世界）

HDBSCAN 构造 不同 eps 的聚类结果（多层密度），然后从中自动选“稳定”的簇。

就像你从高处看人群 → 再降一点高度 → 再降一点，形成连续视角。
最后自动选出“最稳定的群体结构”。

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🔬 三、技术级区别（进阶，概念也很直观）

1) 使用的距离：

DBSCAN：直接用点之间距离

HDBSCAN：使用 互可达距离 Mutual Reachability Distance

这使得算法能处理不同密度区域。

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2) 数据结构

DBSCAN：简单区域扩展

从一个核心点开始扩张形成簇。

HDBSCAN：构建 最小生成树 MST → 聚类树（condensed tree）

该树记录不同密度下的所有聚类结构。

然后从树中基于“稳定性”选最好的簇。

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3) 聚类选择方法

DBSCAN：硬阈值判断

大于某阈值 = 一个簇。

HDBSCAN：簇稳定性（重要！）

簇的“生命时间”越长，越稳定。

高稳定簇就被选中。

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🎯 四、实际效果差别

1) 不同密度的簇

举例：

• 左边密密麻麻

• 右边稀稀疏疏

DBSCAN：
❌ 要么把稀疏的那群拆散
❌ 要么把两群合在一起
（因为一个 eps 根本不够用）

HDBSCAN：
✔ 自动处理不同密度
✔ 自动判断簇是否稳定
✔ 效果几乎总是优于 DBSCAN

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2) 噪声识别

HDBSCAN 通常能更准确地把离群点标成噪声（-1），因为它利用了“稳定性”判断。

DBSCAN 在边界区域经常误判。

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🧪 五、代码使用差别

DBSCAN

from sklearn.cluster import DBSCAN
db = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
labels = db.fit_predict(data)

HDBSCAN

import hdbscan
clusterer = hdbscan.HDBSCAN(min_cluster_size=5)
labels = clusterer.fit_predict(data)

HDBSCAN 少一个 eps 参数，调参简单很多。

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🏆 六、什么时候应该用 HDBSCAN？

如果你的数据：

• 不知道簇数量

• 密度不均匀

• 形状奇怪（弯曲、环状）

• 有噪声

• 用 DBSCAN 一直调不出合适的 eps

那么：

99% 情况下选 HDBSCAN 更好。DBSCAN 只有在简单数据上才表现正常。

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⭐ 最终一句话总结

DBSCAN = 固定密度、只能处理均匀密度
HDBSCAN = 多密度层次、自动化、稳定、效果好

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