如何使用sklearn中的搜索方式对dbscan聚类算法进行调参

在`sklearn`库中，DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）聚类算法的参数可以通过网格搜索（Grid Search）或其他优化方法进行调整。这里我们主要关注两个关键参数：`eps`（邻域半径）和`min_samples`（形成核心对象所需的最少邻居数量）。以下是如何使用`scikit-optimize`库进行简单的超参数搜索示例：

from sklearn.cluster import DBSCAN
from skopt import BayesSearchCV

# 定义DBSCAN的构造函数
db_scan = DBSCAN()

# 定义参数空间
param_space = {
    'eps': (0.1, 1.0),  # 范围从0.1到1.0，步长可自定义
    'min_samples': [3, 5, 10],  # 可选择不同的最小样本数
}

# 使用Bayesian Optimization进行搜索
bayes_search = BayesSearchCV(db_scan, param_space, n_iter=30, cv=5)

# 训练模型并找到最优参数组合
bayes_search.fit(X_data)  # X_data是你要聚类的数据

# 获取最佳参数
best_params = bayes_search.best_params_
print(f"Best parameters found: {best_params}")