DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法，它将具有足够高密度的区域划分为簇，并且可以识别任意形状的簇。DBSCAN 的参数设置对聚类结果有很大影响，以下是几个关键参数的解释和调优建议。
核心参数
eps（epsilon）
eps 参数定义了邻域的半径。它决定了数据点之间的距离，如果一个数据点在 eps 范围内包含足够多的点，则该点被视为核心点。
- 建议：通常可以通过计算所有点对之间的距离，并取 95% 的分位数作为初始值。
min_samples（minimum samples）
min_samples 参数定义了一个核心点所需的最小点数。一个点必须至少有 min_samples 个点在 eps 范围内才能被认为是核心点。
- 建议：对于较小的数据集，可以尝试从 5 开始，逐渐增加。对于较大的数据集，可以从 10 或 15 开始。
辅助参数
algorithm（algorithm）
algorithm 参数定义了用于计算距离的方法。
- 建议：通常情况下，选择
'auto'会自动选择最佳算法。
metric（metric）
metric 参数定义了用于计算点之间距离的度量标准。
- 建议：对于大多数应用，选择
'euclidean'会得到较好的结果。
实例
以下是一个使用 DBSCAN 进行聚类的简单例子：
from sklearn.cluster import DBSCAN
# 创建 DBSCAN 对象
dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
# 拟合数据
dbscan.fit(X)
# 获取聚类标签
labels = dbscan.labels_
相关资源
更多关于 DBSCAN 的信息，您可以参考以下资源：
DBSCAN 聚类结果示例