目录

1、基本概念

2、DBSCAN聚类算法原理的基本要点

3、工作流程

4、sklearn 参数设置

5、实例python实现

6、总结：

DBSCAN：

基本概念：（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）

它是一种基于高密度连通区域的、基于密度的聚类算法，能够将具有足够高密度的区域划分为簇，并在具有噪声的数据中发现任意形状的簇。

1、基本概念

    DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise)是一种典型的基于密度的聚类算法，在DBSCAN算法中将数据点分为一下三类：
核心点：在半径Eps内含有超过MinPts数目的点
边界点：在半径Eps内点的数量小于MinPts，但是落在核心点的邻域内
噪音点：既不是核心点也不是边界点的点（离群点）

在这里有两个量，一个是半径Eps，另一个是指定的数目MinPts。
一些其他的概念：
Eps邻域：简单来讲就是与点的距离小于等于Eps的所有的点的集合，可以表示为。
直接密度可达：如果在核心对象的Eps邻域内，则称对象从对象出发是直接密度可达的。
密度可达：对于对象链：，是从关于Eps和MinPts直接密度可达的，则对象是从对象关于Eps和MinPts密度可达的。
 

2、DBSCAN聚类算法原理的基本要点：

• DBSCAN算法需要选择一种距离度量，对于待聚类的数据集中，任意两个点之间的距离，反映了点之间的密度，说明了点与点是否能够聚到同一类中。由于DBSCAN算法对高维数据定义密度很困难，所以对于二维空间中的点，可以使用欧几里德距离来进行度量。
• DBSCAN算法需要用户输入2个参数：一个参数是半径（Eps），表示以给定点P为中心的圆形邻域的范围；另一个参数是以点P为中心的邻域内最少点的数量（MinPts）。如果满足：以点P为中心、半径为Eps的邻域内的点的个数不少于MinPts，则称点P为核心点。
• DBSCAN聚类使用到一个k-距离的概念，k-距离是指：给定数据集P={p(i); i=0,1,…n}，对于任意点P(i)，计算点P(i)到集合D的子集S={p(1), p(2), …, p(i-1), p(i+1), …, p(n)}中所有点之间的距离，距离按照从小到大的顺序排序，假设排序后的距离集合为D={d(1), d(2), …, d(k-1), d(k), d(k+1), …,d(n)}，则d(k)就被称为k-距离。也就是说，k-距离是点p(i)到所有点（除了p(i)点）之间距离第k近的距离。对待聚类集合中每个点p(i)都计算k-距离，最后得到所有点的k-距离集合E={e(1), e(2), …, e(n)}。
• 根据经验计算半径Eps：根据得到的所有点的k-距离集合E，对集合E进行升序排序后得到k-距离集合E’，需要拟合一条排序后的E’集合中k-距离的变化曲线图，然后绘出曲线，通过观察，将急剧发生变化的位置所对应的k-距离的值，确定为半径Eps的值。
• 根据经验计算最少点的数量MinPts：确定MinPts的大小，实际上也是确定k-距离中k的值，DBSCAN算法取k=4，则MinPts=4。
• 另外，如果觉得经验值聚类的结果不满意，可以适当调整Eps和MinPts的值，经过多次迭代计算对比，选择最合适的参数值。可以看出，如果MinPts不变，Eps取得值过大，会导致大多数点都聚到同一个簇中，Eps过小，会导致已一个簇的分裂；如果Eps不变，MinPts的值取得过大，会导致同一个簇中点被标记为噪声点，MinPts过小，会导致发现大量的核心点。

3、工作流程

参数D：输入数据集

参数ϵ：指定半径

MinPts：密度阈值

4、sklearn 参数设置

class sklearn.cluster.DBSCAN（eps = 0.5，min_samples = 5，metric =’ euclidean ‘，metric_params = None，algorithm =’auto’，leaf_size = 30，p = None，n_jobs = None ） 

eps : float, optional

The maximum distance between two samples for them to be considered as in the same neighborhood.

DBSCAN算法参数，即我们的-邻域的距离阈值，和样本距离超过的样本点不在-邻域内。默认值是0.5.一般需要通过在多组值里面选择一个合适的阈值。eps过大，则更多的点会落在核心对象的-邻域，此时我们的类别数可能会减少， 本来不应该是一类的样本也会被划为一类。反之则类别数可能会增大，本来是一类的样本却被划分开。

min_samples : int, optional

The number of samples (or total weight) in a neighborhood for a point to be considered as a core point. This includes the point itself.

 DBSCAN算法参数，即样本点要成为核心对象所需要的-邻域的样本数阈值。默认值是5. 一般需要通过在多组值里面选择一个合适的阈值。通常和eps一起调参。在eps一定的情况下，min_samples过大，则核心对象会过少，此时簇内部分本来是一类的样本可能会被标为噪音点，类别数也会变多。反之min_samples过小的话，则会产生大量的核心对象，可能会导致类别数过少。

metric : string, or callable

The metric to use when calculating distance between instances in a feature array. If metric is a string or callable, it must be one of the options allowed by sklearn.metrics.pairwise_distances for its metric parameter. If metric is “precomputed”, X is assumed to be a distance matrix and must be square. X may be a sparse matrix, in which case only “nonzero” elements may be considered neighbors for DBSCAN.

New in version 0.17: metric precomputed to accept precomputed sparse matrix.

最近邻距离度量参数。可以使用的距离度量较多，一般来说DBSCAN使用默认的欧式距离（即p=2的闵可夫斯基距离）就可以满足我们的需求。可以使用的距离度量参数有：

　　　　a) 欧式距离 “euclidean”: 

　　　　b) 曼哈顿距离 “manhattan”： 

　　　　c) 切比雪夫距离“chebyshev”: 

　　　　d) 闵可夫斯基距离 “minkowski”:  p=1为曼哈顿距离， p=2为欧式距离。

　　　　e) 带权重闵可夫斯基距离 “wminkowski”:  其中w为特征权重

　　　　f) 标准化欧式距离 “seuclidean”: 即对于各特征维度做了归一化以后的欧式距离。此时各样本特征维度的均值为0，方差为1.

　　　　g) 马氏距离“mahalanobis”： 其中，为样本协方差矩阵的逆矩阵。当样本分布独立时， S为单位矩阵，此时马氏距离等同于欧式距离。

　　还有一些其他不是实数的距离度量，一般在DBSCAN算法用不上，这里也就不列了。

metric_params : dict, optional

Additional keyword arguments for the metric function.

New in version 0.19.

algorithm : {‘auto’, ‘ball_tree’, ‘kd_tree’, ‘brute’}, optional

The algorithm to be used by the NearestNeighbors module to compute pointwise distances and find nearest neighbors. See NearestNeighbors module documentation for details.

最近邻搜索算法参数，算法一共有三种，第一种是蛮力实现，第二种是KD树实现，第三种是球树实现。这三种方法在K近邻法(KNN)原理小结中都有讲述，如果不熟悉可以去复习下。对于这个参数，一共有4种可选输入，‘brute’对应第一种蛮力实现，‘kd_tree’对应第二种KD树实现，‘ball_tree’对应第三种的球树实现， ‘auto’则会在上面三种算法中做权衡，选择一个拟合最好的最优算法。需要注意的是，如果输入样本特征是稀疏的时候，无论我们选择哪种算法，最后scikit-learn都会去用蛮力实现‘brute’。个人的经验，一般情况使用默认的 ‘auto’就够了。 如果数据量很大或者特征也很多，用”auto”建树时间可能会很长，效率不高，建议选择KD树实现‘kd_tree’，此时如果发现‘kd_tree’速度比较慢或者已经知道样本分布不是很均匀时，可以尝试用‘ball_tree’。而如果输入样本是稀疏的，无论你选择哪个算法最后实际运行的都是‘brute’。

leaf_size : int, optional (default = 30)

Leaf size passed to BallTree or cKDTree. This can affect the speed of the construction and query, as well as the memory required to store the tree. The optimal value depends on the nature of the problem.

最近邻搜索算法参数，为使用KD树或者球树时， 停止建子树的叶子节点数量的阈值。这个值越小，则生成的KD树或者球树就越大，层数越深，建树时间越长，反之，则生成的KD树或者球树会小，层数较浅，建树时间较短。默认是30. 因为这个值一般只影响算法的运行速度和使用内存大小，因此一般情况下可以不管它。

p : float, optional

The power of the Minkowski metric to be used to calculate distance between points.

最近邻距离度量参数。只用于闵可夫斯基距离和带权重闵可夫斯基距离中p值的选择，p=1为曼哈顿距离， p=2为欧式距离。如果使用默认的欧式距离不需要管这个参数。

n_jobs : int or None, optional (default=None)

The number of parallel jobs to run. None means 1 unless in a joblib.parallel_backendcontext. -1 means using all processors. See Glossary for more details.

5、实例python实现

自己生成一组数据

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
%matplotlib inline
X1, y1=datasets.make_circles(n_samples=5000, factor=.6,noise=.05)
X2, y2 = datasets.make_blobs(n_samples=1000, n_features=2, centers=[[1.2,1.2]], cluster_std=[[.1]],random_state=9)
X = np.concatenate((X1, X2))
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], marker='o')
plt.show()

用kmeans测试一下

from sklearn.cluster import KMeans
for i in range(2,5):
    y_pred = KMeans(n_clusters=i, random_state=9).fit_predict(X)
    plt.figure(figsize=(5, 4))
    plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred)
    plt.show()

DBSCAN演示：

当min_samples =10不变，改变eps

from sklearn.cluster import DBSCAN
for i in range(5,25,5):
    j=i/100
    y_pred = DBSCAN(eps = j, min_samples = 10).fit_predict(X)
    plt.figure(figsize=(3, 2))
    plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred)
    print("eps=",j,"并且min_samples=10")
    plt.show()

当eps =0.1不变，改变min_samples

from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn import metrics
for i in range(0,20,5):
    db=DBSCAN(eps = 0.1, min_samples = i).fit(X)
    y_pred =DBSCAN(eps = 0.1, min_samples = i).fit_predict(X)
    plt.figure(figsize=(3, 2))
    plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred)
    print("eps=0.1，并且min_samples=",i)
    print("同质性: %0.3f" % metrics.homogeneity_score(labels_true,  db.labels_))
    plt.show()
    print("--"*20)

DBSCAN最大的难点在于确定eps和min_samples两个变量

尤其是对于高维数据，两维数据我们可以绘图看一下分布，但是高维没办法查看，所以运用DBSCAN还是要慎重。

6、总结：

优点：

1、不需要指定簇个数

2、可以发现任意形状的簇

3、擅长找到离群点（检测任务）

4、两个参数就够了

缺点：

1、高维数据有些困难（可以做降维）

2、参数难以选择（参数对结果的影响非常大）

3、Sklearn中效率很慢（数据削减策略）