DBSCAN的两个核心参数是什么？如何获取最佳参数？如何可视化获取的过程？

DBSCAN的两个核心参数是什么？如何获取最佳参数？如何可视化获取的过程？

sklearn中含有DBSCAN密度聚类算法
cluster.DBSCAN
DBSCAN：Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise.
Finds core samples of high density and expands clusters from them. Good for data which contains clusters of similar density.

 

无监督学习：训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础。
DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，这类密度聚类算法一般假定类别可以通过样本分布的紧密程度决定。同一类别的样本，他们之间的紧密相连的，也就是说，在该类别任意样本周围不远处一定有同类别的样本存在。
通过将紧密相连的样本划为一类，这样就得到了一个聚类类别。通过将所有各组紧密相连的样本划为各个不同的类别，则我们就得到了最终的所有聚类类别结果。

from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.cluster import KMeans
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