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DBSCAN聚类算法实例:基于密度的聚类方法

来源:www.moneyprint.net 时间:2024-03-27 18:00:38 作者:远虑算法网 浏览: [手机版]

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DBSCAN聚类算法实例:基于密度的聚类方法(1)

  DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种基于密度的聚类算法,可在不需要预先指定聚类数量的情况下,自动发现数据集中的聚类结构远虑算法网www.moneyprint.net。DBSCAN算法的核心思想是将数据点分为三类:核心点、边界点和噪声点。通过计算数据点周围的密度来确定它们的类别。在这篇文章中,我们将介绍DBSCAN算法的实现过程,并通过一个实例来演示其应用。

  DBSCAN算法的实现过程

1. 确定邻域大小和密度阈值

  DBSCAN算法需要个参数来确定聚类。第一个参数是邻域大小,即在距离为ε内的点被认为是相邻点远~虑~算~法~网。第二个参数是密度阈值,即在邻域内至少有MinPts个点才能被认为是核心点。MinPts是一个用户定义的参数,通常设置为2或3。

DBSCAN聚类算法实例:基于密度的聚类方法(2)

2. 标记核心点和边界点

对于每个数据点,计算它在ε邻域内的点数。如该点的邻域内点数大于等于MinPts,则将该点标记为核心点。否则,将该点标记为噪声点tjo。对于邻域内点数小于MinPts的点,如它在其他核心点的邻域内,则将该点标记为边界点。

DBSCAN聚类算法实例:基于密度的聚类方法(3)

3. 构建聚类

  对于每个核心点,将它的邻域内所有点都加入同一个聚类中。对于边界点,将它加入它所在核心点所在的聚类中。噪声点不属于何聚类。

4. 优化聚类

  将所有边界点照它们所在核心点的聚类进行分类moneyprint.net。如一个边界点属于多个核心点的聚类,则择其中密度最大的聚类为它的分类。

  DBSCAN算法的实例

  我们将使用Python中的sklearn库来实现DBSCAN算法。我们将使用一个简单的数据集,其中包含个聚类和一些噪声点。

首先,我们需要导入必要的库和数据集。

  ``` python

  import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.cluster import DBSCAN

  from sklearn.datasets import make_moons

  # 生数据集

  X, y = make_moons(n_samples=200, noise=0.05, random_state=0)

```

  接下来,我们将使用DBSCAN算法对数据进行聚类远_虑_算_法_网

``` python

  # 使用DBSCAN算法进行聚类

dbscan = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=5)

  labels = dbscan.fit_predict(X)

  ```

  在聚类完后,我们可将聚类结可视化。

  ``` python

# 可视化聚类结

  plt.scatter(X[labels == 0, 0], X[labels == 0, 1], c='blue', marker='o', label='cluster 1')

plt.scatter(X[labels == 1, 0], X[labels == 1, 1], c='red', marker='s', label='cluster 2')

  plt.scatter(X[labels == -1, 0], X[labels == -1, 1], c='green', marker='*', label='noise')

plt.legend()

plt.show()

```

  运行结如下图所示:

  ![DBSCAN聚类算法实例结图](https://img-blog.csdnimg.cn/20210728213600730.png)

  我们可到,DBSCAN算法功地将数据集分为个聚类和一些噪声点。蓝色和红色的点表示个聚类,绿色的星号表示噪声点。

  结论

DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法,可自动发现数据集中的聚类结构。与其他聚类算法相,DBSCAN算法不需要预先指定聚类数量,因此在处理大型数据集时非常有用来自www.moneyprint.net。在本文中,我们介绍了DBSCAN算法的实现过程,并通过一个实例来演示其应用。

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