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深度解读Python如何实现dbscan算法

作者:梦想橡皮擦

DBScan 是密度基于空间聚类,它是一种基于密度的聚类算法,其与其他聚类算法(如K-Means)不同的是,它不需要事先知道簇的数量。本文就来带大家了解一下Python是如何实现dbscan算法,感兴趣的可以了解一下

DBScan 算法解释说明

DBScan 是密度基于空间聚类,它是一种基于密度的聚类算法,其与其他聚类算法(如K-Means)不同的是,它不需要事先知道簇的数量。

DBScan 算法通过构建基于密度的图模型,对数据进行聚类。

该算法使用两个参数:半径 eps 和最小样本数 minPts 。

它通过遍历每一个数据点,并将它们分为核心对象,边界对象和噪声。

如果一个数据点是核心对象,则它周围的数据点也属于该簇。

DBScan 算法通过找到密度高的区域,并将其作为簇,最终得到聚类结果。

DBScan 算法的应用场景

对非球形簇进行聚类:DBScan 算法可以识别出非球形的簇,因此适用于识别非球形的结构。

对不平衡数据进行聚类:DBScan 算法可以适用于对不平衡的数据进行聚类,因为它不像 K-Means 那样需要事先知道簇的数量。

异常值检测:DBScan 算法可以识别异常值,因为它可以识别出非核心对象的点,并将它们作为异常值。

处理高维数据:DBScan 算法可以很好地处理高维数据,因为它不基于欧几里得距离,而是基于密度关系。

对动态数据进行聚类:DBScan 算法可以适用于对动态数据进行聚类,因为它可以很好地处理动态数据的变化。

Python 实现的 DBScan 算法

from sklearn.cluster import DBSCAN
import numpy as np

# 创建样本数据
X = np.array([[1, 2], [2, 2], [2, 3], [8, 7], [8, 8], [25, 80]])

# 创建并训练模型
db = DBSCAN(eps=3, min_samples=2).fit(X)

# 获取聚类标签
labels = db.labels_

# 打印聚类结果
print("Labels:", labels)

在代码中,首先创建了样本数据,然后创建了一个 DBSCAN 模型,并通过设置参数 eps 和 min_samples 训练该模型。最后,我们通过调用 model.labels_ 属性获取了聚类标签,并打印出了聚类结果。

eps 参数表示数据点之间的最大距离,min_samples 参数表示确定一个簇所需的最小数据点数量。

Python 实现 dbscan 高级算法

import numpy as np

def euclidean_distance(x, y):
    return np.sqrt(np.sum((x - y)**2))

def dbscan(X, eps, min_samples):
    m = X.shape[0]
    labels = [0] * m
    C = 0
    for i in range(m):
        if labels[i] != 0:
            continue
        neighbors = []
        for j in range(m):
            if euclidean_distance(X[i], X[j]) < eps:
                neighbors.append(j)
        if len(neighbors) < min_samples:
            labels[i] = -1
        else:
            C += 1
            labels[i] = C
            for j in neighbors:
                labels[j] = C
    return labels

X = np.array([[1,2],[2,2],[2,3],[8,7],[8,8],[25,80]])
labels = dbscan(X, 3, 2)
print(labels)

上面的代码中, X 是输入的数据矩阵, eps 是半径(或阈值), min_samples 是半径内的最小样本数。

在 dbscan() 函数内,首先对每一个样本点,找出它的领域内的样本点(即与其距离小于阈值的样本点),并判断是否满足要求的最小样本数,如果满足,将其作为核心点,并将其他在领域内的样本点聚为同一类,如果不满足,说明该点是噪声点,不聚为任何一类。

最后返回每一个样本点所属的类别标签。

再演示一种 python 实现 dbscan 算法的代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_moons
from sklearn.cluster import DBSCAN

# 创建数据集
X, y = make_moons(n_samples=200, noise=0.05, random_state=0)

# 初始化 DBScan 模型
dbscan = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=5)

# 训练模型
y_pred = dbscan.fit_predict(X)

# 可视化结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred)
plt.show()

上述代码使用了 scikit-learn 库中的 DBSCAN 模型,在创建数据集时使用了 make_moons() 函数,可以创建一个月牙形数据集。

接着,初始化了一个 DBScan 模型,其中 eps 参数表示邻域半径, min_samples 参数表示在邻域内至少需要有多少个样本。接下来使用 fit_predict() 方法训练模型并预测结果。最后使用 scatter() 函数可视化结果。

运行代码得到如下结果。

到此这篇关于深度解读Python如何实现dbscan算法的文章就介绍到这了,更多相关Python dbscan算法内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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