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DBSCAN 介绍 DBSCAN#xff08;Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise#xff09;是一种基于密度的聚类算法#xff0c;它能够识别出任意形状的簇#xff0c;并有效地处理噪声…前文为JoyT的科研之旅第一周——科研工具学习及论文阅读收获-CSDN博客
DBSCAN 介绍 DBSCANDensity-Based Spatial Clustering of Applications with Noise是一种基于密度的聚类算法它能够识别出任意形状的簇并有效地处理噪声点。DBSCAN 不需要事先指定聚类的数量这是其与许多其他聚类算法如 K-means的一个主要区别。 DBSCAN 基本原理 核心点如果一个点的 ϵ 邻域内至少有 min_samples 个点包括点本身则此点被认为是一个核心点。 边界点和噪声点距离核心点不远在 ϵ 范围内但自身不满足核心点条件的点被视为边界点。不属于核心点或边界点的点被视为噪声点。 聚类形成通过连接在 ϵ 范围内互相可达的核心点形成聚类。边界点会被归入其所连接的核心点所在的聚类而噪声点不被归入任何聚类。 代码分析
取前文代码的DBSCAN部分进行介绍
# DBSCAN去噪
epsilon 0.3 # DBSCAN的半径参数
min_samples 3 # DBSCAN的最小样本数参数MinPts
dbscan DBSCAN(epsepsilon, min_samplesmin_samples)
clusters dbscan.fit_predict(np.column_stack((filtered_longitudes, filtered_latitudes)))# 去除噪声点
denoised_longitudes filtered_longitudes[clusters ! -1]
denoised_latitudes filtered_latitudes[clusters ! -1]
denoised_timestamps filtered_timestamps[clusters ! -1]
代码中的 DBSCAN 工作流程 参数设置与前文呼应加入KDC能够使得参数个数为1 epsiloneps: 定义了邻域的半径大小。在这个范围内的点被认为是邻近的。min_samples: 定义了一个点成为核心点所需的最小邻居数目。 DBSCAN 实例化和拟合 创建 DBSCAN 对象使用上述参数。该对象调用 fit_predict 方法对数据进行聚类数据由经纬度构成filtered_longitudes, filtered_latitudes。 噪声点的处理 fit_predict 方法返回的 clusters 数组为每个点指定了一个聚类标签。噪声点被标记为 -1。通过检查 clusters ! -1 来筛选出非噪声点即那些属于某个聚类的点。 结果可视化 在散点图中绘制去噪后的数据。这些点是 DBSCAN 确定为属于某个聚类的点。
结论
在代码中DBSCAN 被用来识别和移除噪声点只保留那些被归为某个聚类的点。这种方法特别适合于处理包含噪声和具有不规则形状簇的数据是一种强大且灵活的聚类工具。
