dbscan 例子 图解
时间: 2023-09-05 20:01:15 浏览: 41
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种基于密度的聚类算法。它可以自动发现具有相似密度的数据点,并将它们分组为不同的簇。现在,让我们通过一个例子来解释DBSCAN算法的工作原理。
让我们考虑一个二维数据集,其中包含一些随机分布的数据点。我们希望使用DBSCAN算法将它们分成几个簇。首先,我们需要根据给定的半径r和邻居数量minPts定义一个核心点。核心点是一个密度可达的点,即在半径r内至少有minPts个数据点。
在该例子中,我们将半径r设为2,并将邻居数量minPts设为4。现在,我们可以开始对数据进行扫描。我们选择一个未被访问的数据点,并检查它的邻居数量。如果该点是一个核心点,则可以从该点出发进行扩展。我们将该点作为一个新的簇,并将所有密度可达的点添加到该簇中。
假设我们选择的初始点为A,该点的邻居数量为5,大于minPts。因此,我们可以从A开始扩展簇。我们将A添加到簇中,并找到A的所有密度可达的点。在半径r内,我们找到了B、C、D、E这四个点,它们的邻居数量也满足条件。因此,我们将它们添加到同一个簇中。
现在,我们可以继续选择另一个未被访问的数据点,比如F。但是,F的邻居数量只有3,小于minPts。因此,F不能作为核心点处理,也不能进行扩展。由于F没有被添加到任何簇中,我们可以将其标记为噪声点,即不属于任何簇的点。
最后,我们可以得到一个由几个簇组成的聚类结果。在该例子中,我们得到了两个簇,分别包含A、B、C、D、E和G、H两组数据点。噪声点F没有被包含在任何簇中。
通过这个例子,我们可以看到DBSCAN算法通过分析密度可达的点来确定簇。它能够捕捉到任意形状的簇,并且对数据噪声具有鲁棒性。这使得DBSCAN成为聚类分析中一个很有用的算法。
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