举例说明DBSCAN算法的主要思想
时间: 2023-09-21 19:12:09 浏览: 56
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种基于密度的聚类算法。与传统的基于距离的聚类算法不同,DBSCAN将聚类的划分基于数据点的密度。其主要思想是基于密度直接定义簇的概念,能够克服K-Means等算法对簇形状、大小的限制,能够很好地处理数据分布密度不均匀、簇间距离相差很大的数据集。
举个例子,我们有以下一组数据:
![DBSCAN_example_data](https://img-blog.csdn.net/20180411114249138)
DBSCAN算法的主要思想是定义核心点和边界点。对于每个数据点,如果以该点为中心的圆内包含不少于MinPts个数据点,则称该点为核心点。MinPts为预先指定的参数,代表了一个簇所需要的最小数据点数。对于那些不是核心点,但是落在某个核心点的圆内的数据点,称之为边界点;而如果一个点既不是核心点,也不是边界点,则称之为噪声点。
接下来,我们选择一个未被访问过的核心点,找出以该点为中心,半径为Eps的圆的所有数据点。如果圆内的数据点数目大于等于MinPts,则将这些数据点标记为同一簇,并继续以这些点为中心扩展聚类;否则将该点标记为噪声点。这样,我们就得到了以下的划分结果:
![DBSCAN_example_result](https://img-blog.csdn.net/20180411120830880)
其中,红色点代表噪声点,绿色点代表核心点,蓝色点代表边界点,不同颜色的点组成不同的簇。
通过DBSCAN算法,我们能够将数据集划分为几个簇,每个簇内的密度较高,而簇间的密度较低,这也是DBSCAN算法的主要优势之一。
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