DBSCAN聚类算法实用案例

article/2025/10/2 1:47:44

目录

  • 1、DBSCAN算法介绍
  • 4、DBSCAN 的参数选择
  • 5、Scikit-learn中的DBSCAN的使用
    • 核心参数：
    • 属性：

1、DBSCAN算法介绍

下图中，左边的图形可以使用K-Means算法进行聚类，右边两个有交叉部分【噪音】，故需要使用密度聚类(DBSCAN)算法
在这里插入图片描述
K-Means和层次聚类算法，是基于对象之间的距离进行聚类，这样的方法只能发现球状的簇，【密度聚类】只要临近区域的密度，对象或数据点的数目超过某个阈值就继续聚类，也就是说它会继续搜索自己附近的点或者簇，将符合阈值的合并在一起，这样【密度聚类方法】就可以用于过滤噪声，孤立点数据，发现任意形状的簇。
在这里插入图片描述

  • 密度
  • 邻域
  • 核心点
  • 边界点
  • 噪声点</

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