【机器学习】25. 聚类-DBSCAN(density base)
1. 介绍
DBSCAN – Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise
与K-Means查找圆形簇相比，DBSCAN可以查找任意形状和复杂形状的簇，如S形、椭圆、半圆
适合处理带有噪声的复杂数据集. DBSCAN将高密度区域识别为一个簇, 并把低密度区域视为簇和簇之间的分割. 噪声点通常位于低密度区域, 被排除在簇之外.
不同于K-means只能找圆形的簇, DBSCAN能找任意复杂形状的簇, 如S形, 半圆形…
2. 实现
在给定的数据集中，根据每个数据点周围其他数据点的密度情况，将数据点分为核心点、边界点和噪声点。
- 核心点 core point 是周围某个半径内有足够多其他数据点的数据点；
- 边界点 border point 是不满足核心点要求，但在某个核心点的半径内的数据点；
- 噪声点 noise point 则是不满足任何条件的点。
接着，从核心点开始，通过密度相连的数据点不断扩张，形成一个簇。
一个点的密度取决于半径Eps. 如果:
Eps太大: 所有的点都会有一个较大的密度m，m是数据集中所有的点的数量
Eps太小: 所有的点的密度都等于1, 即只有一个自身
具体实现步骤为
- 将数据点标注为核心点, 边界点, 噪声点
- 抛弃噪声点
- 将剩余的点根据如下方式聚类:
- 任何两个核心点, 若各自在对方的Eps内, 则属于同一个簇
- 任何的边界点都放在与其相关联的核心点所属的簇中. 若边界点同时和多个核心点相关联, 需要解决冲突
案例计算
Eps = 1
MinPts = 2
- 找每个点eps范围内的点
A : AB
B: AB
C: C
D: DE
E: ED
2.根据MinPts找到core point， border point 和noise point
Core point: A,B,D,E
border point: 0
noise point: C
3. 找到类 AB,DE
3. K-dist
不同的Eps和MinPts可能会对结果产生很大影响.
可以使用k-距离, k-dist来选取适当的Eps和MinPts.
计算每个点到第k个最近邻居的距离，属于某个cluster的点，k-dist会比较小，对与不属于任何cluster的点，如噪声点，则k-dist比较大。在这个图中，拐点是比较合适的。
在 k-距离图（k-distance graph）中，X 轴和 Y 轴表示以下内容：
X 轴（点的索引）：数据集中所有点按与其第 k 个最近邻的距离值从小到大排序后的索引。这些点可以按顺序编号，例如从 1 到数据集中点的总数。
Y 轴（k-距离）：每个点与其第 k 个最近邻的距离，通常记为 k-距离值。这个值表示该点到数据集中第 k 近邻点的距离。Y 轴的值越大，表示点的密度越低，反之则表示密度较高。
4. 变化密度
DBSCAN无法很好处理密度不同的cluster
5. 优缺点
优点:
- 可以形成任意形状和大小的簇
- 不需要实现指定簇的数量
- 对噪声具有鲁棒性
缺点:
- 不适合密度差异较大的数据
- 不适合高维数据
- 对输入参数Eps和MinPts敏感
-Eps和MinPts选择通常不是直观的, 需要通过一些启发方法
时间复杂度n^2
空间复杂度n
原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_48846514/article/details/143442023
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