DBSCAN聚类算法
dbscan聚类方法
dbscan聚类方法【原创版3篇】目录（篇1）1.DBSCAN 聚类方法的概述2.DBSCAN 聚类方法的基本原理3.DBSCAN 聚类方法的算法流程4.DBSCAN 聚类方法的应用案例5.DBSCAN 聚类方法的优缺点正文（篇1）1.DBSCAN 聚类方法的概述DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类方法，该方法由 Rosenfeld 和 Eidelman 于 1995 年提出。
它主要通过计算数据点之间的密度来确定聚类，可以发现任意形状的聚类结构，并且对噪声数据具有较强的鲁棒性。
2.DBSCAN 聚类方法的基本原理DBSCAN 方法的基本原理是基于数据点的密度分布。
该方法将数据空间中的点分为核心点、边界点和噪声点三类。
其中，核心点是指其邻域内的点数量大于等于指定阈值的点；边界点是指其邻域内的点数量小于阈值且邻域内的点又与其他核心点相邻的点；噪声点是指其邻域内的点数量小于阈值且邻域内的点不与其他核心点相邻的点。
通过将核心点之间的连接关系形成聚类，可以得到最终的聚类结果。
3.DBSCAN 聚类方法的算法流程DBSCAN 聚类方法的算法流程主要包括两个步骤：（1）确定核心点：遍历数据集中的每一个点，计算其邻域内的点数量，将数量大于等于阈值的点标记为核心点。
（2）形成聚类：对于核心点，将其邻域内的点也标记为为核心点，并将这些核心点之间的连接关系形成聚类。
4.DBSCAN 聚类方法的应用案例DBSCAN 聚类方法在许多领域都有广泛应用，例如数据挖掘、生物信息学、图像处理等。
以图像处理为例，通过对图像像素进行密度划分，可以识别出图像中的目标物体，从而实现目标检测和识别。
5.DBSCAN 聚类方法的优缺点优点：（1）可以发现任意形状的聚类结构；（2）对噪声数据具有较强的鲁棒性；（3）算法具有较强的可扩展性，可以处理大规模数据集。
DBSCAN算法
DBSCAN算法：一种基于密度的聚类算法聚类是一种重要的数据挖掘技术，聚类算法可以将数据分组成相似的类别，从而发现数据间的内在关系。
有很多聚类算法可供选择，例如K-Means、层次聚类等，但是这些算法都有自己的优点和缺点。
今天我来介绍一种新颖的聚类算法-。
一、什么是？DBSCAN是Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise的缩写，是一种基于密度的聚类算法。
它能够自动识别不同的簇，并与噪声数据分开。
将点分为三类：核心点、边界点和噪声点。
核心点是在一个给定半径的范围内具有足够数量的邻居点的点；边界点是有几个邻居点但不足以成为核心点的点；噪声点是既不是核心点也不是边界点的点。
与其他聚类算法不同，DBSCAN并不需要假定每个簇的形状和大小。
它也不需要预先规定簇的数量。
因此，在实践中具有很强的适用性。
的一个重要优点是它可以识别任意形状的簇，包括非凸形状和传统聚类算法无法处理的簇。
此外，还对噪声数据有很好的容忍度。
二、如何运用？的输入是数据集和两个参数：ε(eps)和MinPts。
参数ε是一个给定半径，MinPts是该半径内最少的邻居数量。
当一个点的ε邻域内至少有MinPts个点时，这个点是一个核心点。
当一个点的ε邻域内有少于MinPts个点但至少有一个核心点时，这个点是一个边界点。
其他点是噪声点。
ε和MinPts两个参数是通过试验来调整的，或者通过经验来确定。
在中，从任何点开始递归地访问所有可达点（直接密度可达）。
因此，大于MinPts的密度可以覆盖具有相同属性的不同形状。
同样，如果两个簇相交超过MinPts，则它们将被视为一个簇。
三、的优点和缺点优点：1. 能够处理任意形状的簇，包括非凸形状。
2. 不需要预先指定簇的数量。
3. 对噪声数据有很好的容忍度。
4. 是基于密度的聚类算法，因此能够处理不同的密度和分布情况。
缺点：1. 对于数据稀疏的情况，可能不适用。
dbscan算法实验报告
DBSCAN算法实验报告1. 引言1.1 研究背景DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，它能够有效地识别数据集中的高密度区域，并将其与低密度区域分隔开来。
在数据挖掘和机器学习领域，聚类算法是一项重要的研究课题，因为它可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和结构。
然而，传统的聚类算法在处理具有不规则形状和噪声的数据时存在一定的局限性。
因此，DBSCAN算法的提出填补了这一空白，并成为了一种被广泛应用的聚类算法。
DBSCAN算法的研究背景主要包括以下几个方面。
首先，传统的聚类算法如K-means和层次聚类算法在处理大规模数据集时效率较低，而DBSCAN算法通过基于密度的聚类方式，能够在较短的时间内处理大规模数据集。
其次，DBSCAN算法对数据的分布形状没有要求，能够处理具有不规则形状的数据集，这在现实世界的数据分析中具有重要意义。
此外，DBSCAN算法还能够有效地处理噪声数据，提高了聚类的准确性和稳定性。
在本文中，我们将对DBSCAN算法进行详细的实验研究。
通过对不同数据集的聚类实验，我们将评估DBSCAN算法在不同情况下的性能表现，并与其他常用的聚类算法进行比较。
同时，我们还将探讨DBSCAN算法的优缺点，并提出一些改进策略，以进一步提高其聚类效果。
通过本实验报告的撰写，我们希望能够深入理解DBSCAN算法的原理和应用，并为进一步的研究和实践提供参考。
1.2 研究目的1.2.1 理解DBSCAN算法的基本原理和核心概念在本节中，我们将介绍DBSCAN算法的基本原理和核心概念，包括密度可达性、核心对象、直接密度可达等概念的定义和解释。
通过深入理解这些概念，我们可以更好地理解DBSCAN算法的工作机制。
1.2.2 掌握DBSCAN算法的算法流程和步骤在本节中，我们将详细介绍DBSCAN算法的算法流程和步骤。
包括如何选择合适的参数、如何计算数据点的密度、如何确定核心对象等。
通过掌握算法的具体步骤，我们可以更好地理解和应用DBSCAN算法。
聚类算法：K-Means和DBSCAN的比较
聚类算法：K-Means和DBSCAN的比较聚类是一种无监督学习的方法，它将数据分组成具有相似特征的集合，称为簇(cluster)。
簇分析是统计学、计算机科学、机器学习和数据挖掘等领域中的常用技术之一。
目前，聚类算法已广泛应用于用户行为分析、市场营销、图像处理、生物信息学、搜索引擎、社交网络等领域。
在聚类算法中，K-Means和DBSCAN是两种具有代表性的算法。
本文将从算法原理、优缺点、适用场景等方面对它们进行比较分析。
一、K-Means算法K-Means算法是一种基于距离的聚类算法。
它的基本思想是从数据集中选取k个初始聚类中心，不断迭代，把每个数据点归为距离最近的聚类中心所在的簇。
K-Means算法的优点是计算简单、速度快、可并行计算，适用于处理大规模数据集。
但是K-Means算法的聚类结果受初始聚类中心的影响较大，算法的性能对于簇的形状、大小和分布较为敏感。
算法流程：1.选择k个聚类中心2.对于每个数据点，计算距离最近的聚类中心，将其划分到相应的簇中3.对于每个簇，重新计算该簇的聚类中心4.重复步骤2和步骤3，直到聚类中心不再变化或达到最大迭代次数二、DBSCAN算法DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法。
它的基本思想是将密度高于某一阈值的数据点定义为核心点(Core Points)，将与核心点距离不超过一定距离的数据点归为同一个簇(Cluster)，将距离较远的数据点称为噪声点(Noise)。
DBSCAN算法的优点是可以自动识别任意形状的簇，对初始聚类中心不敏感，适用于处理稠密数据集。
但是DBSCAN算法的聚类结果对于数据点密度分布的敏感度较高，平均时间复杂度较高。
算法流程：1.对于每个数据点，计算其邻域(Neighborhood)内的数据点个数，如果邻域内的数据点个数大于等于密度阈值，则该点为核心点，否则该点为噪声点2.将所有核心点加入到一个簇中，对每个核心点进行扩展，将邻域内的数据点加入到该簇中，直到不能再扩展3.继续处理下一个未被归类的核心点，直到所有核心点都在某个簇中或被标记为噪声点三、K-Means和DBSCAN的比较1.聚类精度K-Means算法适用于簇形状较为规则且大小相似的数据集，但对于不规则形状、大小差异较大的数据集，其聚类效果并不理想。
dbscan聚类算法 介绍
dbscan聚类算法介绍
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一
种典型的基于密度的聚类方法。
它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。
DBSCAN算法的特点如下：
1.发现任意形状的聚类：与k-means等基于距离的聚类算法不同，DBSCAN可以发现
具有任意形状的聚类。
2.抗噪能力强：在具有噪声的空间数据集中，DBSCAN能够将噪声点识别出来，并将
其与聚类区分开。
3.密度连通性：DBSCAN通过密度连通性来定义簇，也就是说，一个簇中的所有点都
是相互连接的，并且满足一定的密度要求。
4.无需预设簇的数量：DBSCAN算法在运行时不需要预先设定簇的数量，它可以自动
地确定簇的数量。
5.对参数敏感：DBSCAN算法对参数的选择比较敏感，特别是Eps和MinPts两个参
数的选择会影响到聚类的结果。
DBSCAN算法的基本步骤如下：
1.对于数据集中的每个点，检查其周围的邻域。
如果一个点在Eps半径内含有超过
MinPts数目的点，则该点为核心点。
2.如果一个点在Eps半径内含有点的数量小于MinPts，但是该点落在核心点的邻域内，
则该点为边界点。
3.如果一个点既不是核心点也不是边界点，则该点为噪音点。
4.将核心点作为种子点，根据密度连通性，将与其相连的点划为一个簇。
5.重复步骤4，直到所有点都被划分到某个簇中或者被划分为噪音点。
DBSCAN聚类算法简介
DBSCAN聚类算法简介DBSCAN（Density—Based Spatial Clustering of Application with Noise）算法是一种典型的基于密度的聚类方法。
它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够密度的区域划分为簇，并可以在有噪音的空间数据集中发现任意形状的簇。
1. 基本概念DBSCAN 算法中有两个重要参数：Eps 和MmPtS。
Eps 是定义密度时的邻域半径，MmPts 为定义核心点时的阈值。
在DBSCAN 算法中将数据点分为以下3 类。
1）核心点如果一个对象在其半径Eps 内含有超过MmPts 数目的点，则该对象为核心点。
2）边界点如果一个对象在其半径Eps 内含有点的数量小于MinPts，但是该对象落在核心点的邻域内，则该对象为边界点。
3）噪音点如果一个对象既不是核心点也不是边界点，则该对象为噪音点。
通俗地讲，核心点对应稠密区域内部的点，边界点对应稠密区域边缘的点，而噪音点对应稀疏区域中的点。
在图1 中，假设MinPts=5，Eps 如图中箭头线所示，则点A 为核心点，点B 为边界点，点C 为噪音点。
点A 因为在其Eps 邻域内含有7 个点，超过了Eps=5，所以是核心点。
点E 和点C 因为在其Eps 邻域內含有点的个数均少于5，所以不是核心点；点B 因为落在了点A 的Eps 邻域内，所以点B 是边界点；点C 因为没有落在任何核心点的邻域内，所以是噪音点。
图1 DBSCAN算法数据点类型示意进一步来讲，DBSCAN 算法还涉及以下一些概念。
如果存在数据对象链是从关于Eps 和MinPts 直接密度可达的，则数据对象是从数据对象关于EpsMinPts密度可达的。
图2 直接密度可达和密度可达示意在图2 中，点a 为核心点，点b 为边界点，并且因为a 直接密度可达b。
但是b 不直接密度可达a（因为b 不是一个核心点）。
因为c 直接密度可达a，a 直接密度可达b，所以c 密度可达b。
dbscan聚类结果
dbscan聚类结果
DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，它根据样本点周围的
密度来划分样本点所属的簇。
聚类结果通常以簇的编号来表示。
DBSCAN聚类结果可以用一个矩阵来表示，其中每一行表示
一个样本点，每一列表示该样本点所属的簇编号。
例如，对于一个包含10个样本点的数据集，DBSCAN聚类结果可能如下
所示：
1 1 1
2 2 1 0
3 3 0
其中簇编号0表示噪音点，1、2、3表示具体的簇编号。
聚类结果也可以用图形来表示，每个簇可用不同的颜色来表示，样本点在图上的位置表示了其特征值的相似性。
需要注意的是，DBSCAN聚类结果可能会受到参数的影响，
如半径 epsilon 和最小样本点数 min_samples 的设置会影响最
终的聚类结果。
不同的参数设置可能会得到不同的聚类结果。
DBSCAN算法
DBSCAN算法DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法，可以用于发现任意形状的聚类簇，对噪声数据也有较好的容忍度。
DBSCAN算法通过计算数据点的密度来确定聚类簇，并使用可达性和核心点的概念进行聚类。
该算法具有较低的计算复杂度和较好的扩展性，被广泛应用于数据挖掘、图像分析、空间数据分析等领域。
DBSCAN算法的基本思想是：对于给定数据集，首先选择一个随机数据点作为种子点，判断该点的ε-邻域内是否包含足够数量的数据点，若是，则将种子点标记为核心点，根据根据核心点的ε-邻域内的数据点是否包含足够数量的数据点，将这些数据点归为同一个聚类簇。
然后，对于核心点的ε-邻域内的非核心点进行迭代，将其归为对应的聚类簇，直到所有点都被访问并被归类。
DBSCAN算法的关键参数包括半径参数ε和最小密度参数MinPts。
其中，半径参数ε用来决定邻域的大小，最小密度参数MinPts用来决定核心点的最小邻域内数据点数量。
对于任意数据点p，若其ε-邻域内的数据点数量少于MinPts，则将该点标记为噪声点或边界点；若其ε-邻域内的数据点数量大于等于MinPts，则将该点标记为核心点。
DBSCAN算法的优势在于可以发现任意形状的聚类簇，对噪声数据较为容忍，且不需要事先指定聚类的数量。
相比于传统的聚类算法（如K-means算法），DBSCAN算法可以有效处理由于聚类簇形状不规则或聚类簇之间存在不同密度区域造成的效果差异；相比于基于密度的聚类算法（如OPTICS算法），DBSCAN算法具有较低的计算复杂度。
具体实现DBSCAN算法时，可以使用以下步骤：1.随机选择一个未访问的数据点p；2. 判断p的ε-邻域内是否包含至少MinPts个数据点，若是，则将p标记为核心点；否则标记为噪声点或边界点；3.若p被标记为核心点，则创建一个新的聚类簇，并将p加入该聚类簇；4.对p的ε-邻域内的所有未访问数据点进行迭代，若其中一邻域数据点q未被访问，则访问该点；5.对于访问过的数据点q，若其也被标记为核心点，则将其ε-邻域内的所有未访问数据点加入聚类簇，并进行迭代；6.继续选择下一个未访问的数据点，重复上述步骤，直到所有数据点都被访问并被归类。
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N Eps ( p) {q | q在数据集 D中，distance(p , q) Eps}
• 核心对象：如果对象的Eps邻域至少包含最小数目MinPts的对象， 则称该对象为核心对象。 • 边界点：边界点不是核心点，但落在某个核心点的邻域内。 • 噪音点：既不是核心点，也不是边界点的任何点
DBSCAN算法概念
DBSCAN算法原理
• DBSCAN通过检查数据集中每点的Eps邻域来搜索簇，如果点p的 Eps邻域包含的点多于MinPts个，则创建一个以p为核心对象的簇。 • 然后，DBSCAN迭代地聚集从这些核心对象直接密度可达的对象， 这个过程可能涉及一些密度可达簇的合并。 • 当没有新的点添加到任何簇时，该过程结束.
Thanks
• 核心点(core point) :在半径Eps内含有超过MinPts数目的点， 则该点为核心点 这些点都是在簇内的 边界点(border point):在半径Eps内点的数量小于MinPts，但 是在核心点的邻居 噪音点(noise point):任何不是核心点或边界点的点.
• •
MinPts：给定点在E领域内成为核心对象的最小领域点数
基于密度聚类算法
密度的定义
• 传统基于中心的密度定义为：
数据集中特定点的密度通过该点Eps半径之内的点计数(包括本身)来估计。 显然，密度依赖于半径。
DBSCAN点分类
• 基于密度定义，我们将点分为： 稠密区域内部的点(核心点) 稠密区域边缘上的点(边界点) 稀疏区域中的点(噪声或背景点).
DBSCAN点分类
DBSCAN运行效果好的时候
Original Points
Clusters
• 对噪音不敏感
• 可以处理不同形状和大小的数据
DBSCAN运行不好的效果
(MinPts=4, Eps=9.92)
Original Points
•密度变化的数据 •高维数据
（MinPts=4, Eps=9.75）
DBSCAN算法的一些问题
DBSCAN的应用
DBSCAN的应用
DBSCAN的应用
• 198,247 variably sized clusters of somatic mutations within exon proximal domains of the human genome • Eps = dp / ds （10~500bp） （dp：突变位置的平均距离 ds：突变域的大小） • MinPts：P<0.05 二项式检验 • Eps和MinPts不是一成不变的
• 时间复杂度
DBSCAN的基本时间复杂度是 O(N*找出Eps领域中的点所需要的时间), N是 点的个数。最坏情况下时间复杂度是O(N2) 在低维空间数据中,有一些数据结构如KD树，使得可以有效的检索特定点给 定距离内的所有点，时间复杂度可以降低到O(NlogN)
DBSCAN算法的一些问题
• 空间复杂度
• • Eps取什么？ MinPts取什么？
DBSCAN算法的优缺点
• 优点
• 基于密度定义，相对抗噪音，能处理任意形状和大小的簇
• 缺点
• 当簇的密度变化太大时，会有麻烦 • 对于高维问题，密度定义是个比较麻烦的问题
DBSCAN的应用
DBSCAN的应用
DBSCAN的应用
6x6 μm Box Eps：100nm MinPts：10
DBSCAN: 核心点、边界点和噪音点
DBSCAN: 核心点、边界点和噪音点
Original Points
Point types: core,
border and noise
Eps = 10, MinPts = 4
DBSCAN算法概念
• Eps邻域：给定对象半径Eps内的邻域称为该对象的Eps邻域，我们 用 N Ep s ( p ) 表示点p的Eps-半径内的点的集合，即:
低维或高维数据中，其空间都是O(N)，对于每个点它只需要维持少量数据， 即簇标号和每个点的标识(核心点或边界点或噪音点)
如何合适选取EPS和MinPts
• 对于在一个类中的所有点,它们的第k个最近邻大概距离是一样的 • 噪声点的第k个最近邻的距离比较远 • 所以, 尝试根据每个点和它的第k个最近邻之间的距离来选取 • 然后:
DBSCAN算法概念示例
• 如图所示，Eps用一个相应的半径表示，设MinPts=3，请分析 Q,M,P,S,O,R这5个样本点之间的关系。
“直接密度可达”和“密度可达”概念示意描述
解答
• 根据以上概念知道：由于有标记的各点M、P、O和R的Eps近邻 均包含3个以上的点，因此它们都是核对象；M是从P“直接密 度可达”；而Q则是从M“直接密度可达”；基于上述结果，Q 是从P“密度可达”；但P从Q无法“密度可达”(非对称)。类似 地，S和R从O是“密度可达”的；O、R和S均是“密度相连”的
• 直接密度可达：给定一个对象集合D，如果p在q的Eps邻域内，而 q是一个核心对象，则称对象p 从对象q出发时是直接密度可达的 (directly density-reachable)。 • 密度可达：如果存在一个对象链 p1, p2 ,, pn , p1 q, pn p，对于 pi D (1 i n) ， pi 1 是从 p i 关于Eps和MinPts直接密度可达的，则 对象p是从对象q关于Eps和MinPts密度可达的(density-reachable) 密度相连：如果存在对象O∈D，使对象p和q都是从O关于Eps和 MinPts密度可达的，那么对象p到q是关于Eps和MinPts密度相连的 (density-connected)。
DBSCAN聚类算法
LI XIN
目录
• 基于密度的聚类算法的介绍 • DBSCAN算法的介绍 • DBSCAN算法在生物学领域的应用
基于密度聚类算法
• 开发原因： 弥补层次聚类算法和划分式聚类算法往往只能发现凸型的聚类簇 的缺陷。 • 核心思想： 只要一个区域中的点的密度大过某个阈值，就把它加到与之相近 的聚类中去。 稠密样本点 低密度区域（noise）
DBSCAN算法伪代码
• 输入：数据集D，参数MinPts,Eps 输出：簇集合 (1) 首先将数据集D中的所有对象标记为未处理状态 (2) for 数据集D中每个对象p do (3) if p已经归入某个簇或标记为噪声 then (4) continue; (5) else (6) 检查对象p的Eps邻域 N Eps (p) ； (7) if N Eps (p) 包含的对象数小于MinPts then (8) 标记对象p为边界点或噪声点； (9) else (10) 标记对象p为核心点，并建立新簇C, 并将p邻域内所有点加入C (11) for N Eps (p)中所有尚未被处理的对象q do (12) 检查其Eps邻域 N Eps(q) ， 若 N Eps(q) 包含至少MinPts个对象，则 将N Eps(q) 中未归入任何一个簇的对象加入C； (13) end for (14) end if (15) end if (16) end for