DBSCAN Python 教程

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，并且可以在噪声数据中找到任意形状的簇。本教程将介绍如何在 Python 中使用 DBSCAN 进行聚类。

安装必要的库

在开始之前，请确保您已经安装了以下库：

• scikit-learn
• numpy

您可以使用以下命令安装它们：

pip install scikit-learn numpy

示例数据

我们将使用以下示例数据集：

import numpy as np
from sklearn.datasets import make_blobs

X, _ = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.60, random_state=0)

导入 DBSCAN

现在，我们可以从 sklearn.cluster 导入 DBSCAN：

from sklearn.cluster import DBSCAN

创建 DBSCAN 对象

接下来，我们创建一个 DBSCAN 对象，并设置参数：

dbscan = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=10)

其中，eps 是邻域半径，min_samples 是最小样本数。

应用 DBSCAN

现在，我们将数据传递给 DBSCAN 对象：

labels = dbscan.fit_predict(X)

fit_predict 方法将返回每个样本的标签。

可视化结果

为了可视化结果，我们可以使用 matplotlib：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)
plt.title('DBSCAN Clustering')
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.show()

扩展阅读

如果您想了解更多关于 DBSCAN 的信息，可以阅读以下文章：

• Scikit-learn DBSCAN 官方文档

希望这个教程对您有所帮助！