初探DBSCAN聚類演算法

一種基於密度的聚類演算法

他最大的優勢是可以發現任意形狀的聚類簇，而傳統的聚類演算法只能使用凸的樣本聚集類

鄰域半徑r和最少點數目minpoints。

當鄰域半徑r內的點的個數大於最少點數目minpoints時，就是密集。

補充：根據經驗計算半徑r

根據得到的所有點的k-距離集合e，對集合e進行公升序排序後得到k-距離集合e』，需要擬合一條排序後的e』集合中k-距離的變化曲線圖，然後繪出曲線，通過觀察，將急劇發生變化的位置所對應的k-距離的值，確定為半徑eps的值。

官方文件

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生成樣本點

import numpy as np

import pandas as pd
from sklearn import datasets
%matplotlib inline
x,_ = datasets.make_moons(500,noise = 0.1,random_state=1)
df = pd.dataframe(x,columns = ['feature1','feature2'])
df.plot.scatter('feature1','feature2', s = 100,alpha = 0.6, title = 'dataset by make_moon')

from sklearn.cluster import dbscan

# eps為鄰域半徑，min_samples為最少點數目
core_samples,cluster_ids = dbscan(x, eps = 0.2, min_samples=20) 
# cluster_ids中-1表示對應的點為雜訊點
df = pd.dataframe(np.c_[x,cluster_ids],columns = ['feature1','feature2','cluster_id'])
df['cluster_id'] = df['cluster_id'].astype('i2')
df.plot.scatter('feature1','feature2', s = 100,
c = list(df['cluster_id']),cmap = 'rainbow',colorbar = false,
alpha = 0.6,title = 'dbscan cluster result')

import numpy as np

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
%matplotlib inline
#生成資料
x=np.empty((100,2))
x[:,0]=np.random.uniform(0.,100.,size=100)
x[:,1]=0.75*x[:,0]+3+np.random.normal(0,10,size=100)
plt.scatter(x[:,0],x[:,1])
plt.show()
df=pd.dataframe(x,columns=['feature1','feature2'])
df.plot.scatter('feature1','feature2')
print(df)
#呼叫dbscan介面完成聚類
from sklearn.cluster import dbscan
# eps為鄰域半徑，min_samples為最少點數目
core_samples,cluster_ids = dbscan(x, eps = 10, min_samples=3) 
df = pd.dataframe(np.c_[x,cluster_ids],columns = ['feature1','feature2','cluster_id'])
# df['cluster_id'] = df['cluster_id'].astype('i2')   #這個有啥用啊
df.plot.scatter('feature1','feature2', s = 100,
c = list(df['cluster_id']),cmap = 'rainbow',colorbar = false,
alpha = 0.6,title = 'dbscan cluster result')

聚類演算法 DBSCAN

dbscan 是一種簡單的，基於密度的聚類演算法。本次實現中，dbscan 使用了基於中心的方法。在基於中心的方法中，每個資料點的密度通過對以該點為中心以邊長為 2 eps 的網格 鄰域 內的其他資料點的個數來度量。根據資料點的密度分為三類點 1 核心點 該點在鄰域內的密度超過給定的閥值 minps...

DBSCAN聚類演算法

基於密度定義，我們將點分為 dbscan演算法的本質就是隨大流，邊界點緊緊圍繞著核心點，他們抱團，不帶噪點玩兒 小團體多了，聯絡比較密切的小團體之間聚成了同個類 比較偏遠的小團體想要加入這個圈子，進不去，就單幹，我們自己玩自己的，聚成了另外的乙個類 一開始就被孤立的噪點吧，自然有自己的傲骨，接著孤芳...

DBSCAN 聚類演算法

dbscan演算法是一種基於密度聚類的演算法。核心概念 核心點 若某個點的密度達到演算法設定的閾值 即 r 鄰域內點的數量不小於 minpts 則其為核心點。直接密度可達 若某點p在點q的 r 鄰域內，且q是核心點，則稱p從q出發直接密度可達。密度可達 若有乙個點的序列q0 q1 qk，對任意qi從...