经典密度聚类算法

资 源 简 介

经典密度聚类算法

详 情 说 明

密度聚类是一种基于数据点分布密度的无监督学习算法，其中最经典的实现是DBSCAN算法。该算法不需要预先指定聚类数量，能够发现任意形状的簇，并有效识别噪声点。传统密度聚类主要基于两个核心概念：邻域半径和最小点数阈值。

算法的核心思路是通过定义每个数据点的ε-邻域来判断其密度。如果一个点的ε-邻域内包含足够多的数据点（达到最小点数阈值），则该点被标记为核心点。然后通过核心点不断连接其密度可达的点，逐步扩展形成完整的聚类簇。无法被任何核心点连接的点则被判定为噪声点。

实际应用中，该算法对参数选择较为敏感，特别是邻域半径ε的设定。经验做法是通过k-距离图来帮助确定合适的ε值。算法实现时通常需要构建空间索引结构来加速邻域查询，比如KD树或球树。

相比k-means等基于距离的聚类方法，密度聚类特别适合处理非球形分布的数据集，且能自动过滤异常值。但算法在密度差异较大的数据集上表现可能不佳，这时可能需要考虑其变种如OPTICS算法。