DBSCAN 完整表格

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法，可用于将相邻点聚集在一起形成簇，并识别离群点。

算法步骤

1. 随机选择一个未被访问的数据点p
2. 寻找以p为中心，半径为Eps的圆内的所有点
3. 如果圆内包含至少MinPts个点，则创建一个新簇，并将p添加到簇中，将圆内的所有点标记为已访问
4. 否则，将p标记为噪声点
5. 重复上述步骤，直到所有点都被访问过

关键参数

• Eps: 半径，用于确定以点为中心的圆的半径范围
• MinPts: 最小点数，指定一个簇中需要包含的最少点数
• Metric: 距离度量，例如欧式距离、曼哈顿距离等
• Algorithm: 算法类型，例如BallTree、KDTree等

算法优点

• 无需预先指定簇的个数
• 能够发现任何形状的簇
• 能够识别离群点

算法缺点

• 对于具有不同密度的簇，可能需要调整参数
• 对于高维数据，需要谨慎选择距离度量和算法类型

完整表格

| 参数 | 描述 | | --- | --- | | eps | float，给定半径下数据点的最大距离，默认值=0.5 | | min_samples | int，簇的最小样本数，默认值=5 | | metric | string，用于确定距离的度量方法，默认值='euclidean' | | algorithm | string，用于基于BallTree或KDTree搜索邻居的算法，默认值='auto' | | leaf_size | int，传递给BallTree或KDTree的叶大小，默认值=30 | | p | int，闵可夫斯基度量中的参数p，默认值=None | | n_jobs | int，用于计算的并行作业数，默认值=1 | | algorithm_params | dict，other可选关键字参数 |

以上是DBSCAN常用的参数，你可以通过调整这些参数轻松地修改算法的行为和结果。

示例代码

from sklearn.cluster import DBSCAN
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
model = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=5)
model.fit(df)

以上示例代码演示了如何使用DBSCAN聚类数据。这里我们使用了Pandas库将数据读入DataFrame中，然后使用DBSCAN来拟合数据。