db = DBSCAN(eps=epsilon, min_samples=6, algorithm='ball_tree', metric='haversine').fit(np.radians(coords)) cluster_labels = db.labels_ # 离群点的聚类标签为-1,其余数据聚成n类,标签为为0到n-1。num_clusters获得总共的聚类数n。 num_cluster
if j_neighbors.size >= min_samples: seed_set.update(set(j_neighbors)) core_pts.append(j)return labels, np.array(core_pts)def visualize_dbscan_result(dataset: np.ndarray, labels: np.ndarray) -> None: """可视化DBSCAN聚类结果"""
通过这些参数的灵活配置，用户可以在scikit-learn中方便地使用DBSCAN进行聚类分析。3.2. DBSCAN实现参数 实现中各参数的作用：eps为邻域距离min_samples为核心对象所需邻域样本数metric为距离度量方式algorithm为寻找最近邻的方法n_jobs: 并行运行的线程数。若为None，则默认为1，除非在joblib.parallel_backend环境中。若...
# min_samples: 形成核心点所需的邻居最小数量 dbscan = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=5) # 拟合模型 clusters = dbscan.fit_predict(X) # 绘制结果 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=clusters, cmap='viridis', marker='o') plt.title("DBSCAN Clustering") plt.xlabel("Feature 0") plt.yla...
mglearn.plots.plot_dbscan()plt.show( ) 输出 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 min_samples:2eps:1.000000cluster:[-100-10-11101-1-1]min_samples:2eps:1.500000cluster:[011110221220]min_samples:2eps:2.000000cluster:[011110001000]min_samples:2eps:3.000000cluster:[000000000000]min_sampl...
前面说到K-means聚类算法,K-Means聚类是一种分散性聚类算法,本节主要是基于数据结构的聚类算法——层次聚类和基于密度的聚类算法——DBSCAN两种算法。 1.层次聚类 下面这样的结构应该比较常见,这就是一种层次聚类的树结构,层次聚类是通过计算不同类别点的相似度创建一颗有层次的树结构,在这颗树中,树的底层是原始数...
DBSCAN聚类:通过设置eps和min_samples参数来初始化并拟合DBSCAN模型。 获取标签和核心样本:db.labels_返回每个点的标签,db.core_sample_indices_返回核心样本的索引。 绘制结果:使用不同的颜色绘制不同的聚类,噪声点用黑色表示。 通过调整eps和min_samples的值,可以改变DBSCAN的聚类结果,从而适应不同的数据集特性。
需要说明的是,在DBSCAN“类”中,参数eps和min_samples需要同时调参,即通常会指定几个候选值,并从候选值中挑选出合理的阈值;在参数eps固定的情况下,如果参数min_samples越大,所形成的核心对象就越少,往往会误判出许多异常点,聚成的簇数目也会增加,反之,会产生大量的核心对象,导致聚成的簇数目减少;在参数min_samples...
需要说明的是,在DBSCAN“类”中,参数eps和min_samples需要同时调参,即通常会指定几个候选值,并从候选值中挑选出合理的阈值;在参数eps固定的情况下,如果参数min_samples越大,所形成的核心对象就越少,往往会误判出许多异常点,聚成的簇数目也会增加,反之,会产生大量的核心对象,导致聚成的簇数目减少;在参数min_samples...
model = DBSCAN(eps=0.08, min_samples=10, metric='euclidean', algorithm='auto') """ eps: 邻域半径 min_samples:对应MinPts metrics: 邻域内距离计算方法,之前在层次聚类中已经说过,可选有: 欧式距离:“euclidean” 曼哈顿距离:“manhattan” 切比雪夫距离:“chebyshev” ...