基本概念DBSCAN:Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (具有噪声的基于密度的聚类方法）核心对象：若某个点内的密度达到算法设定的阈值则为核心点∈-邻域的距离阈值：设定的半径r直接密度可达：若点p在点q的r邻域内，且q是核心点则p-q直接密度可达密度可达：若有一个点的序列$q_0,q_1,...,q_k$，对任意$q_i,q_{i-1}$直接密度可达,那么称$q_0,q_k$密度可达。即直接密度可达的‘传播’。密度相连：若从核心点p出发，点q和点k都是密度可达的。那么点q和点k是密度相连的。(不要求q/k必须是核心点)边界点：属于某个类的非核心点噪声点：不属于任何一个类簇的点，从任何一个核心点出发都是密度不可达的。参数选择半径∈：可以根据K距离设定，即寻找突变点。K距离：给定数据集P = {p(i);i=0,1,...,n},计算点p(i)到集合D的子集S中所有点之间的距离d，按照距离从小到大排序,d(k)即K距离例如点s到其他点的距离数组$d_k$={0.1,0.11,0.12,0.3,0.5....}(已排序)，发现前三个距离相差不大，第四个距离0.3发生突变，那么半径取d(3)=0.12,MinPts取3MinPts：K-距离中的K值，一般从小开始取优缺点优点：可以处理任意形状的簇不需要指定簇的个数擅长找到离群点，用于异常检测任务缺点：高维数据处理困难(可以寻找降维方法)半径r和MinPts难以确定算法效率慢算法流程伪代码如下,类似宽度优先搜索进行簇的传播:bool visited[n]; memset(visited,false,sizeof visited); while(some point is unvisited){ choose p randomly which is unvisited; if(p ∈-field has more that MinPts points){ create a new cluster C; N = {q in p ∈-field}; for(auto &q:N){ if(visited[q]==false){ visited[q] = true; if(q ∈-field has more that MinPts points){ add {k in q ∈-field} to N; } add q to cluster C; } } }else{ add p to noise; } }可视化Visualizing DBSCAN Clustering (naftaliharris.com)sklearnfrom sklearn.cluster import DBSCAN dbscan = DBSCAN(eps=0.5,min_sample=5) dbscan.fit(X) # train dbscan.label_ # label label=-1 means noise descan.core_sample_indices_ # 核心样本在原始训练集中的位置