DBSCAN聚类算法

  文章最前： 我是Octopus，这个名字来源于我的中文名--章鱼；我热爱编程、热爱算法、热爱开源。所有源码在我的个人github ；这博客是记录我学习的点点滴滴，如果您对 Python、Java、AI、算法有兴趣，可以关注我的动态，一起学习，共同进步。

 相关文章：

1. 协同过滤推荐算法和基于内容推荐算法的区别？
2. 推荐算法的分类
3. MMOE原理介绍

目录：

1）DBSCAN算法介绍

2）生成数据Python代码

3）调用dbscan方法完成聚类

DBSCAN是一种非常著名的基于密度的聚类算法。其英文全称是 Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，意即：一种基于密度，对噪声鲁棒的空间聚类算法。直观效果上看，DBSCAN算法可以找到样本点的全部密集区域，并把这些密集区域当做一个一个的聚类簇。

DBSCAN算法具有以下特点：

• 基于密度，对远离密度核心的噪声点鲁棒
• 无需知道聚类簇的数量
• 可以发现任意形状的聚类簇

DBSCAN的算法步骤分成两步。

1，寻找核心点形成临时聚类簇。

2，合并临时聚类簇得到聚类簇。

2）生成数据Python代码

%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format = 'svg'
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import datasets


X,_ = datasets.make_moons(500,noise = 0.1,random_state=1)
pdf = pd.DataFrame(X,columns = ['feature1','feature2'])

pdf.plot.scatter('feature1','feature2', s = 100,alpha = 0.6, title = 'dataset by make_moon');

         

3）调用dbscan方法完成聚类 

%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format = 'svg'

from sklearn.cluster import dbscan

# eps为邻域半径，min_samples为最少点数目
core_samples,cluster_ids = dbscan(X, eps = 0.2, min_samples=20) 
# cluster_ids中-1表示对应的点为噪声点

pdf = pd.DataFrame(np.c_[X,cluster_ids],columns = ['feature1','feature2','cluster_id'])
pdf['cluster_id'] = pdf['cluster_id'].astype('i2')

pdf.plot.scatter('feature1','feature2', s = 100,
    c = list(pdf['cluster_id']),cmap = 'rainbow',colorbar = False,
    alpha = 0.6,title = 'sklearn DBSCAN cluster result');