DBSCAN 聚类分析
时间: 2023-09-15 17:21:13 浏览: 44
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种基于密度的聚类算法,用于聚类分析。它通过检查每个数据点的邻域来搜索簇,并根据邻域内的点数量判断是否创建一个新的簇。如果一个点的邻域内的点数大于等于设定的阈值MinPts,则将该点作为核心对象,创建一个新的簇。然后,DBSCAN通过迭代的方式将直接密度可达的对象聚集到这些核心对象所属的簇中,可能会涉及到密度可达簇的合并。当没有新的点可以添加到任何簇时,该聚类过程结束。
为了确定邻域的半径参数epsilon,可以根据数据集的特征和设定的最小邻域点数k,采用一种分析方法进行估计。例如,可以使用epsilon函数来计算邻域半径。该函数考虑了数据集的维度、最小邻域点数、最大最小值之间的差距等因素来估计合适的邻域半径。
在DBSCAN聚类分析中,数据点的分布特点对聚类结果有重要影响。例如,图中所示的点集合具有上下相差幅度不到5000的特点,因此在5000之内形成了一个高密度的聚合。针对这种特点,采用DBSCAN算法可以对恶意用户进行实时处理和聚类分析。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [聚类分析之dbscan](https://blog.csdn.net/flykinghg/article/details/52330785)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [聚类分析学习(二)DBSCAN算法学习](https://blog.csdn.net/qq_41658955/article/details/81783030)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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