DBSCAN 示例

介绍

DBSCAN 是一种非参数聚类算法，它能够将数据点分成不同的簇，簇与簇之间的密度较大，而簇内的密度较小。

算法思想

DBSCAN 算法的基本思想是以某个数据点为中心，通过计算其邻域内的其他点的密度，判断该点是否为核心点、边界点或噪声点，然后递归地扩张核心点的邻域，直到簇不能再扩张为止。

算法流程

1. 随机选择一个未访问的数据点作为起始点
2. 计算该点的邻域内的数据点个数是否大于 minPts，若大于则将该点标记为核心点，并将其邻域内的数据点标记为已访问
3. 以该点为核心点扩张其邻域内未标记的数据点，将其标记为边界点，并递归地扩张边界点邻域内的未标记数据点，直到邻域内的数据点个数小于等于 minPts
4. 重复步骤1到3，直到所有数据点均被访问过

代码示例

以下是使用 Python 实现 DBSCAN 算法的示例代码：

from sklearn import datasets
from sklearn.cluster import DBSCAN

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data

# 构建 DBSCAN 聚类模型
dbscan = DBSCAN(eps=0.4, min_samples=5)
dbscan.fit(X)

# 输出聚类结果
labels = dbscan.labels_
print('聚类结果：', labels)

其中，DBSCAN(eps=0.4, min_samples=5) 表示构建 DBSCAN 聚类模型，eps 参数表示邻域半径，min_samples 参数表示最少有多少个点才能组成一个簇。

总结

DBSCAN 算法是一种非常常用的聚类算法，它能自动识别不同形状的簇，并且不需要预先指定簇的个数。在实际应用中，我们可以根据数据规模和分布选择不同的参数，来实现更加准确的聚类。