利用DBSCAN算法对点进行聚类

资 源 简 介

利用DBSCAN算法对点进行聚类

详 情 说 明

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的空间聚类算法，它能够发现任意形状的簇，并且可以有效识别噪声点。相比K-means等划分式聚类方法，DBSCAN不需要预先指定簇的数量，而是通过数据本身的分布特性自动形成聚类结果。

算法工作原理主要依赖两个核心参数：邻域半径eps和最小样本数min_samples。对于数据集中的每个点，算法会检查其eps邻域内的样本数量。如果一个点的邻域内包含至少min_samples个点，则该点被标记为核心点。通过这种方式，算法将所有密度相连的核心点归入同一个簇，而将无法归入任何簇的点标记为噪声。

DBSCAN特别适合处理具有不规则形状的数据集，且对噪声数据具有天然的鲁棒性。但由于需要计算点与点之间的距离，算法的时间复杂度较高，在大规模数据集上可能需要考虑优化策略。实际应用中，通过调整eps和min_samples参数可以控制聚类的粒度，过小的eps会导致生成大量小簇，而过大的eps则可能将本应分开的簇合并。