自适应DBSCAN算法参数研究：实现聚类优化

“自适应确定DBSCAN算法参数的算法研究” DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法是一种广泛应用的无中心、无参数预设的密度聚类方法。它能够识别出数据集中高密度区域，并将其划分到不同的簇中，同时忽略低密度区域，这使得DBSCAN在处理噪声数据和不规则形状簇时表现出色。DBSCAN的核心在于两个关键参数：Eps（epsilon）和MinPts。Eps定义了邻域半径，即一个点的邻域内必须包含至少MinPts个点，这个点才被视为核心点。 然而，DBSCAN的性能对这两个参数极其敏感。选择不合适的Eps和MinPts可能导致聚类结果不佳或完全错误。传统的DBSCAN算法需要用户手动设定这两个参数，但实际数据集的复杂性使得这种手动设定往往困难且不可靠。 为了克服这个问题，学者们已经提出了多种自适应确定DBSCAN参数的方法。例如，Yue等人提出了一种基于数据统计信息来确定Eps的算法，扩大了Eps搜索范围，但固定了MinPts值，可能无法充分适应数据集的分布特性。另一方面，Sunita等人则根据数据的局部密度来动态调整参数，但这些方法通常仅关注单个参数的自适应调整。 本文提出了一种新的自适应确定DBSCAN算法参数的策略，结合参数寻优策略。该算法通过分析数据集自身的分布特性，生成Eps和MinPts的候选值，然后寻找聚类结果中簇数变化稳定的区间。在这一稳定区间内，选取密度阈值最小时对应的Eps和MinPts作为最优参数。这种方法旨在实现聚类过程的全自动化，并确保选取的参数能够得到高精度的聚类结果。 通过实验验证，该算法能有效选择合适的Eps和MinPts，实现了DBSCAN聚类的自动化，提高了聚类的准确性。该研究对于解决DBSCAN算法参数设定问题提供了新的思路，有助于在实际数据分析任务中更好地应用DBSCAN算法。