网站 营销,网站的备案的要多少钱,营销者主要通过制作,flash网站制作公司OPTICS是基于DBSCAN改进的一种密度聚类算法#xff0c;对参数不敏感。当需要用到基于密度的聚类算法时#xff0c;可以作为DBSCAN的一种替代的优化方案#xff0c;以实现更优的效果。
原理
基于密度的聚类算法#xff08;1#xff09;——DBSCAN详解_dbscan聚类_root-ca…OPTICS是基于DBSCAN改进的一种密度聚类算法对参数不敏感。当需要用到基于密度的聚类算法时可以作为DBSCAN的一种替代的优化方案以实现更优的效果。
原理
基于密度的聚类算法1——DBSCAN详解_dbscan聚类_root-cause的博客-CSDN博客
重点关照
DBSCAN的优缺点及应用场景 1DBSCAN的优点 1 可以对任意形状的稠密数据集进行聚类相对的K-Means之类的聚类算法一般只适用于凸数据集。 2 可以在聚类的同时发现异常点对数据集中的异常点不敏感和BIRCH聚类一样。 3 聚类结果没有偏倚相对的K-Means之类的聚类算法初始值对聚类结果有很大影响。 2DBSCAN的缺点 1如果样本集的密度不均匀、聚类间距差相差很大时聚类质量较差这时用DBSCAN聚类一般不适合。 2 如果样本集较大时聚类收敛时间较长此时可以对搜索最近邻时建立的KD树或者球树进行规模限制来改进。 3 调参稍复杂对参数比较敏感。主要需要对距离阈值ϵ邻域样本数阈值MinPts联合调参不同的参数组合对最后的聚类效果有较大影响
python实现
原始数据
from sklearn.cluster import DBSCAN
#from sklearn import metrics
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams[font.sans-serif][STKaiTi] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams[axes.unicode_minus]False #用来正常显示负号# 产生数据
centers [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]]
#make_blobs函数是为聚类产生数据集产生一个数据集和相应的标签
X,ltruemake_blobs(n_samples750,centerscenters,cluster_std0.4,random_state0)
X StandardScaler().fit_transform(X)
# 画出原始的数据点
plt.figure(0, figsize(8, 6))
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1],c ltrue)
plt.show() DBSCAN聚类
# 调用DBSCAN
model DBSCAN(eps0.3, min_samples10)
dbmodel.fit(X)
labels db.labels_
#-1表示那些噪声点
n_clusters_ len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0)
print(n_clusters_)
print(set(labels))
# 统计每一类的数量
import pandas as pd
counts pd.value_counts(model.fit_predict(X),sortTrue)
print(counts)plt.figure(1, figsize(8, 6))
plt.scatter( X[:, 0], X[:, 1],cdb.labels_)
plt.show() 图中黑色的是异常点在取参数的过程中发现对参数比较敏感一不小心就不对了
