sklearn

xunyu

dbscan = DBSCAN(eps=0.4,min_samples = 9)
dbscan.fit(X)

@FishC 麻烦问一下eps和min_samples是什么意思

小甲鱼的二师兄

DBSCAN 是一种密度聚类算法，全称是 Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise。

在你的代码中，eps 和 min_samples 是 DBSCAN 算法的两个超参数，决定了聚类的结果和噪声点的判定方式。

你可以通过调整 eps 和 min_samples 来优化聚类结果。例如：

• 如果发现很多点被标记为噪声，可以尝试增大 eps 或减小 min_samples。
• 如果聚类看起来过于密集，可以尝试减小 eps 或增大 min_samples。
  

FishC

在DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）中，eps和min_samples是两个非常重要的参数，用于确定数据点的核心性和聚类的方法。

eps：（邻域半径）定义了数据点在进行密度聚类时的搜索半径。简单来说，一个点周围距离为eps的区域是它的近邻区域。较小的eps会导致更精细的聚类，较大的eps会导致更大的聚类或合并。

min_samples：（最小近邻点数）定义了一个点成为核心点所需的最少数据点数量（包括该点本身）。一个点的近邻区域内如果包含至少min_samples个数据点，则该点被视为核心点，这意味着它属于一个更密集的聚类。

这两个参数共同定义了什么样的数据点可以聚集在一起形成一个簇。调整这些参数可以影响聚类的效果，需要根据具体的数据集进行调节。

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xunyu

@FishC 在什么情况下需要用到密度聚类算法呢？

FishC

xunyu 发表于 2025-01-13 09:13
@FishC 在什么情况下需要用到密度聚类算法呢？

密度聚类算法，尤其是DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise），在以下情况下特别有用：

1. 数据分布不规则： 当数据集中的簇形状不规则或非线性时，密度聚类效果较好。传统的K-Means等算法在处理非球形簇时可能表现不佳。

2. 噪声数据： 当数据集中存在噪声点或异常值时，密度聚类可以有效识别和隔离这些数据点。

3. 不需要预定义簇的数量： 与K-Means不同，DBSCAN不需要预先定义簇的数量，非常适合于簇数量未知或动态的数据集。

4. 任意大小的簇： 可以发现密度差异较大且大小不等的簇。

因此，在面临上述挑战时，考虑使用密度聚类算法可能会得到更好的聚类效果。

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