DBSCAN算法自动参数确定方法

"这篇论文探讨了DBSCAN算法中参数[Eps]和[minPts]的自适应确定方法，旨在解决传统DBSCAN算法需要人为设定这两个关键参数的问题，从而提高聚类的自动化程度和准确性。通过非参数核密度估计理论，该方法能分析数据样本的分布特征，自动选择合适的[Eps]和[minPts]，减少了人工干预，实验表明这种方法能获得高质量的聚类结果。" DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 是一种基于密度的聚类算法，它能发现任意形状的簇并有效识别离群点。在DBSCAN中，两个核心参数[Eps]和[minPts]至关重要。[Eps]定义了邻域半径，[minPts]规定了邻域内必须包含的数据点最小数量，以判断一个点是否为核心点。然而，这些参数的选择直接影响聚类质量，不恰当的参数可能导致簇划分不准确或离群点误判。 传统的参数选择方法通常需要用户根据数据集特点进行尝试和调整，如文献[2]提出的观察法，文献[3]利用距离分布概念，文献[4]引入簇连接信息，文献[5]的逐级细化聚类以及文献[6]的K-dist图方法。尽管这些方法在一定程度上优化了参数选择，但大多数仍然需要预先设定某些值或者依赖于人工参与。 针对这一问题，本文提出的自适应参数确定方法基于非参数核密度估计理论。核密度估计是一种无监督学习方法，用于估计数据的分布。通过这种方法，可以分析数据的局部密度，自动确定[Eps]，即找到数据点的邻域半径，使得这个邻域内的点数目满足[minPts]。这样，算法可以根据数据自身的分布特性自动选择合适的参数，无需人工干预，提高了聚类过程的自动化水平。 实验结果显示，该方法能够有效地确定[Eps]和[minPts]，并得到高准确性的聚类结果。这不仅减轻了用户在参数选择上的负担，也提高了聚类的稳定性和泛化能力。然而，尽管该方法在一定程度上解决了DBSCAN的参数依赖问题，但可能仍存在对某些特定类型数据集的适应性问题，这需要在实际应用中结合具体数据集进一步验证。 这篇论文的研究为DBSCAN算法的参数选择提供了一个新的自动化解决方案，为数据聚类领域带来了进步。未来的研究方向可能包括如何进一步优化这种方法，使其在处理大规模数据集或复杂分布数据时更具效率和效果。