3 聚类 - DBSCAN

DBSCAN

DBSCAN: 具有噪声的基于密度的空间聚类

DBSCAN理解

  • Epsilon
    聚点搜索范围,如果范围内无数据或者数据太少,则认为是噪点

  • MinPts
    设置最小搜索点数

DBSCAN1.png
  • k-means 与DBSCAN对比
DBSCAN2.png

优点

  • 不需要指定质点
  • 可以灵活处理各个形状的聚类数据
  • 有效处理噪点和离群点

缺点

  • 先分配的点如果被另一个类分配,不可回访
  • 如果密度稀疏,会分散成多个聚类
  • 对于不同密度的聚类,效果不好

实际应用

  • 网络流量分类
  • 温度数据的异常检测

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