dbscan如何调参

DBSCAN算法有两个重要的参数：半径(ε)和最小点数(MPts)。其中，半径(ε)用于确定一个点的邻域，最小点数(MinPts)用于确定一个核心点。下面是DBSCAN算法的调参方法：

1.确定最小点数(MinPts)。可以通过观察数据集的分布情况来确定最小点数(MinPts)的值。如果数据集的密度较大，则可以适当增加最小点数(MinPts)的值，以避免噪声点的干扰。如果数据集的密度较小，则可以适当减小最小点数(MinPts)的值，以保证所有的簇都能被发现。

2.确定半径(ε)。可以通过绘制k-距离图来确定半径(ε)的值。k-距离图是指将每个点的k-距离按照从小到大的顺序排列后所得到的图形。在k-距离图中，可以观察到不同密度的簇之间的距离变化情况。根据k-距离图，可以选择一个合适的半径(ε)的值。

3.对于不同的数据集，需要进行不同的参数调整。如果数据集中存在不同密度的簇或者嵌套簇，则 DBSCAN 算法不能处理。为了解决这个问题，有人提出了 OPTICS 算法。