DBSCAN算法的使用和参数详解_dbscan参数设置

一、DBSCAN算法简介 

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种用于聚类的密度-based聚类算法，它能够识别具有相对高密度的数据点并将它们归为一类，同时识别出孤立的点作为噪声。

二、算法使用过程 

以下是DBSCAN的使用方法和相关参数：

1.数据准备：首先，准备包含数据点的数据集，通常是一个包含多维特征的数据矩阵。

2.创建模型：使用机器学习库（如scikit-learn）来创建一个DBSCAN聚类器对象。在scikit-learn中，可以使用DBSCAN类来实现DBSCAN。

3.参数选择：DBSCAN有一些关键的参数：

classsklearn.cluster.DBSCAN(eps=0.5,min_samples=5,metric=’euclidean’,metric_params=None,algorithm=’auto’,leaf_size=30,p=None,n_jobs=None)

eps：DBSCAN算法参数，即我们的ϵ-邻域的距离阈值，和样本距离超过ϵ的样本点不在ϵ-邻域内。默认值是0.5.一般需要通过在多组值里面选择一个合适的阈值。eps过大，则更多的点会落在核心对象的ϵ-邻域，此时我们的类别数可能会减少，本来不应该是一类的样本也会被划为一类。反之则类别数可能会增大，本来是一类的样本却被划分开。

min_samples：DBSCAN算法参数，即样本点要成为核心对象所需要的ϵϵ-邻域的样本数阈值。默认值是5.一般需要通过在多组值里面选择一个合适的阈值。通常和eps一起调参。在eps一定的情况下，min_samples过大，则核心对象会过少，此时簇内部分本来是一类的样本可能会被标为噪音点，类别数也会变多。反之min_samples过小的话，则会产生大量的核心对象，可能会导致类别数过少。

metric：最近邻距离度量参数。可以使用的距离度量较多，一般来说DBSCAN使用默认的欧式距离（即p=2的闵可夫斯基距离）就可以满足我们的需求。可以使用的距离度量参数有：a)欧式距离 “euclidean”:b)曼哈顿距离 “manhatan”c)切比雪夫距离“chebyshev”…还有一些其他不是实数的距离度量，一般在DBSCAN算法用不上，这里也就不列了。

metric_params：一般不需要调整，用默认值即可。

algorithm：最近邻搜索算法参数，算法一共有三种，第一种是蛮力实现，第二种是KD树实现，第三种是球树实现。对于这个参数，一共有4种可选输入，‘brute’对应第一种蛮力实现，‘kd_tree’对应第二种KD树实现，‘ball_tree’对应第三种的球树实现，‘auto’则会在上面三种算法中做权衡，选择一个拟合最好的最优算法。需要注意的是，如果输入样本特征是稀疏的时候，无论我们选择哪种算法，最后scikit-learn都会去用蛮力实现‘brute’。个人的经验，一般情况使用默认的 ‘auto’就够了。如果数据量很大或者特征也很多，用"auto"建树时间可能会很长，效率不高，建议选择KD树实现‘kd_tree’，此时如果发现‘kd_tree’速度比较慢或者已经知道样本分布不是很均匀时，可以尝试用‘ball_tree’。而如果输入样本是稀疏的，无论你选择哪个算法最后实际运行的都是‘brute’。

p:最近邻距离度量参数。只用于闵可夫斯基距离和带权重闵可夫斯基距离中p值的选择，p=1为曼哈顿距离，p=2为欧式距离。如果使用默认的欧式距离不需要管这个参数。

4.模型训练：使用DBSCAN聚类器对象对数据集进行训练，即通过调用fit方法传入特征数据。

5.获取结果：DBSCAN将数据点分为三类：

        核心点（Core Points）：具有足够数量的数据点在其ε-邻域内的点。
        边界点（Border Points）：不是核心点但位于核心点的ε-邻域内的点。
        噪声点（Noise Points）：既不是核心点也不是边界点的点，通常被视为噪声。
这些类别可以通过查看DBSCAN对象的labels_属性获得。

6.结果可视化：通常，为了理解聚类的效果，可以将数据点和聚类结果可视化，以便进行进一步分析。

相关代码案例实现参考笔者另一篇博客：DBSCAN聚类代码实现

三、总结 

DBSCAN的优点包括不需要预先指定聚类数目，能够处理噪声数据和发现非凸形状的簇。但是，参数eps和min_samples的选择对聚类结果具有重要影响，因此需要谨慎选择这些参数以获得满意的聚类效果。