DBSCAN聚类算法的参数调节与可视化

DBSCAN聚类算法的参数调节与可视化

DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，核心参数有两个：eps和min_samples。其中，eps表示样本点的邻域半径大小，min_samples表示邻域内最少的样本点数目。

为了得到最优的参数组合，我们可以通过网格搜索(Grid Search)的方式，从一定范围内选择eps和min_samples的值进行组合，然后不断地调整参数进行训练，直到找到最优的参数组合。

在此之前，我们需要对数据集进行预处理，保证其符合DBSCAN算法的要求。具体来说，就是去除异常值和标准化数据。

接下来，我们使用Python中的scikit-learn库来实现DBSCAN聚类算法及其参数调节与可视化的案例。

首先，我们导入必要的库和数据集：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn