2024年5月30日发(作者：)

sklearn dbscan 函数

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于

密度的聚类算法，它能够将具有足够高密度的区域划分为簇，并将密度较低的区域中的

点视为噪声或异常值。

在Python的scikit-learn库中，DBSCAN算法可以通过类

来实现。以下是该类的基本用法和一些重要的参数：

python

from r import DBSCAN

from ts import make_moons

import as plt

# 创建一个样本数据集

X, y = make_moons(n_samples=200, noise=0.05, random_state=0)

# 实例化DBSCAN类

dbscan = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=5)

# 拟合数据

(X)

# 获取聚类标签（-1表示噪声）

labels = _

# 可视化结果

r(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)

()

在这个例子中，DBSCAN类被实例化，并设置了两个重要的参数：

eps: 指定了邻域的大小。如果两个点之间的距离小于或等于eps，则它们被认为是

相邻的。

min_samples: 一个核心点的邻域中至少需要有min_samples个点（包括该点本身）。

fit方法用于对数据进行聚类，labels_属性包含了每个点的聚类标签。在DBSCAN中，

噪声点的标签是-1。

此外，DBSCAN类还有一些其他可选参数，如metric（用于计算点之间距离的度量

方式，默认为'euclidean'表示欧氏距离）、algorithm（用于计算最近邻的算法，默认为

'auto'表示自动选择最合适的算法）等。

请注意，选择合适的eps和min_samples值对于DBSCAN算法的性能和结果至关

重要。这两个参数通常需要根据数据的具体特征进行调整。