密度的聚类分析算法

资 源 简 介

密度的聚类分析算法

详 情 说 明

密度聚类是一种基于数据点分布密度的聚类方法，它通过识别高密度区域来形成簇，并能够有效处理任意形状的数据分布。与传统的K-means等基于距离的聚类算法不同，密度聚类不依赖预设的簇数量，且对噪声数据具有天然鲁棒性。

核心原理依赖两个关键参数：邻域半径（ε）和最小点数（MinPts）。算法将满足以下条件的数据点归类为核心点、边界点或噪声点： 核心点：在ε半径内至少包含MinPts个邻域点 边界点：位于核心点的邻域内但自身不满足核心点条件 噪声点：既非核心点也非边界点

典型代表DBSCAN的工作流程分为三步：首先随机选取未访问点并扩展其密度可达区域形成簇，然后迭代处理剩余点，最后将无法归类的点标记为噪声。这种方法特别适用于具有不规则几何形状（如环形、月牙形）的数据集，且在传感器数据分析、异常检测等领域表现突出。

扩展思考：参数选择会直接影响聚类效果——较小的ε可能将单一簇拆分为多个碎片，而过大的MinPts会导致大量点被误判为噪声。进阶算法如OPTICS通过引入可达距离图，可缓解参数敏感性问题。