DBSCAN聚类算法

DBSCAN聚类算法是一种基于密度的聚类算法，它可以对任意形状的稠密数据集进行聚类，并且对异常点不敏感。相比传统的K-Means算法，DBSCAN不需要输入类别数k，而是通过两个参数eps和min_samples来控制聚类的效果。\[1\]

DBSCAN的优点包括：
1) 可以对任意形状的稠密数据集进行聚类，相对于K-Means等聚类算法只适用于凸数据集的限制。
2) 可以在聚类的同时发现异常点，对数据集中的异常点不敏感。
3) 聚类结果没有偏差，相对于K-Means等聚类算法初始值对聚类结果有较大影响。\[2\]

然而，DBSCAN也有一些缺点：
1) 如果样本集的密度不均匀，聚类间距差相差很大时，聚类质量可能较差，此时DBSCAN聚类不适合使用。
2) 当样本集较大时，聚类收敛时间较长，可以通过对搜索最近邻时建立的KD树或者球树进行规模限制来改进。
3) 调参相对于传统的K-Means等聚类算法稍复杂，需要对距离阈值eps和邻域样本数阈值min_samples进行联合调参，不同的参数组合对最后的聚类效果有较大影响。\[2\]

总的来说，如果数据集是稠密的且不是凸的，使用DBSCAN聚类算法会比K-Means聚类效果更好。但如果数据集不是稠密的，则不推荐使用DBSCAN聚类算法。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于密度的聚类算法（1）——DBSCAN详解](https://blog.csdn.net/weixin_50514171/article/details/127195711)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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