dbscan

根据各行业特性，人们提出了多种聚类算法，简单分为：基于层次、划分、密度、图论、网格和模型的几大类。 其中，基于密度的聚类算法以DBSCAN最具有代表性。 场景 一 假设有如下图的一组数据， 生成数据的R代码如下 x1 <- seq(0,pi,length.out=100) y1 <- sin(x1) + 0.1*rnorm(100) x2 <- 1.5+ seq(0,pi,length.out=100) y2 <- cos(x2) + 0.1*rnorm(100) data <- data.frame(c(x1,x2),c(y1,y2)) names(data) <- c('x','y') qplot(data$x, data$y) 用密度聚类DBSCAN方法，可以看到聚类效果如下： library(ggplot2) p <- ggplot(data,aes(x,y)) library('fpc') model2 <- dbscan(data,eps=0.6,MinPts=4) p + geom_point(size=2.5, aes(colour=factor(model2$cluster)))+theme(legend.position='top') 同样，请读者看下k-means的聚类效果。 # 用K均值聚类 model1 <- kmeans(data,centers=2

转载请标明出处： https://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/dbscan_algorithm.html DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）聚类算法，是一种基于高密度连通区域的、基于密度的聚类算法，能够将具有足够高密度的区域划分为簇(Cluster)，并在具有噪声的数据中发现任意形状的簇。DBSCAN算法通过距离定义出一个密度函数，计算出每个样本附近的密度，从而根据每个样本附近的密度值来找出那些样本相对比较集中的区域，这些区域就是我们要找的簇。 1. DBSCAN算法的基本原理 其它聚类方法大都是基于对象之间的距离进行聚类，聚类结果是球状的簇。DBSCAN 算法利用簇的高密度连通性，寻找被低密度区域分离的高密度区域，可以发现任意形状的簇，其基本思想是:对于一个簇中的每个对象，在其给定半径的领域中包含的对象不能少于某一给定的最小数目。 DBSCAN算法中有两个重要参数：$\varepsilon$表示定义密度时的邻域半径，$M$ 表示定义核心点时的阈值。 考虑数据集合$X= \{x^{(1)}, x^{(2)},...,x^{(n)} \}$，引入以下概念与记号。 1. $\varepsilon$邻域 设$x \in X$，称 \begin

DBSCAN方法及应用 1.DBSCAN密度聚类简介 DBSCAN 算法是一种基于密度的聚类算法： 　　1.聚类的时候不需要预先指定簇的个数 　　2.最终的簇的个数不确定 DBSCAN算法将数据点分为三类： 　　1.核心点：在半径Eps内含有超过MinPts数目的点。 　　2.边界点：在半径Eps内点的数量小于MinPts,但是落在核心点的邻域内的点。 　　3.噪音点：既不是核心点也不是边界点的点。 如下图所示：图中黄色的点为边界点，因为在半径Eps内，它领域内的点不超过MinPts个，我们这里设置的MinPts为5；而中间白色的点之所以为核心点，是因为它邻域内的点是超过MinPts（5）个点的，它邻域内的点就是那些黄色的点！ 2.DBSCAN算法的流程 1.将所有点标记为核心点、边界点或噪声点； 2.删除噪声点； 3.为距离在Eps之内的所有核心点之间赋予一条边； 4.每组连通的核心点形成一个簇； 5.将每个边界点指派到一个与之关联的核心点的簇中（哪一个核心点的半径范围之内）。 来源： https://www.cnblogs.com/bonelee/p/8692336.html

目录 1. 基本概念 2. 算法描述 3. 算法实例 4. 算法优缺点 DBSCAN（Density—Based Spatial Clustering of Application with Noise）算法是一种典型的 基于密度的聚类方法 ，即要求聚类空间中的一定区域内所包含对象（点或其他空间对象）的数目不小于某一给定阈值，它将簇定义为 密度相连的点的最大集合 。该方法能在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，可 将密度足够大的相邻区域连接，能有效处理异常数据，主要用于对空间数据的聚类 ， 1. 基本概念 DBSCAN 算法中有两个重要参数：Eps 和 MmPtS。 Eps：定义密度时的邻域半径； MmPts ：定义核心点时的阈值，形成簇所需的最小核心点数量 在 DBSCAN 算法中将数据点分为以下 3 类。 1） 核心点 ：稠密区域内部的点 如果一个对象在其半径 Eps 内含有超过 MmPts 数目的点，则该对象为核心点。 2） 边界点 ：稠密区域边缘的点 如果一个对象在其半径 Eps 内含有点的数量小于 MinPts，但是该对象落在核心点的邻域内，则该对象为边界点。 3） 噪音点 ：稀疏区域中的点 如果一个对象既不是核心点也不是边界点，则该对象为噪音点。 通俗地讲，核心点对应稠密区域内部的点，边界点对应稠密区域边缘的点，而噪音点对应稀疏区域中的点。 在图 1 中，假设

接上一篇： #### DBSCAN ​ ​ from sklearn . cluster import DBSCAN X , y = make_blobs ( random_state = 0 , n_samples = 12 ) ​ dbscan = DBSCAN ( ) clusters = dbscan . fit_predict ( X ) print ( "Cluster memberships:\n{}" . format ( clusters ) ) ​ # 所有数据点都被分配了标签-1，这代表噪声。这是eps和min_samples默认参数设置的结果，对于小型的玩具数据集并没有调节这些参数 Cluster memberships : [ - 1 - 1 - 1 - 1 - 1 - 1 - 1 - 1 - 1 - 1 - 1 - 1 ] mglearn . plots . plot_dbscan ( ) ​ # min_samples和eps取不同值时的簇分类如下所示 ​ # 在这张图中，属于簇的点是实心的，而噪声点则显示为空心的。核心样本显示为较大的标记， # 而边界点则显示为较小的标记。增大eps（在图中从左到右），更多的点会被包含在一个簇中。 # 这让簇变大，但可能也会导致多个簇合并成一个。 # 增大min_samples（在图中从上到下），核心点会变得更少