Python+sklearn使用DBSCAN聚類演算法案例一則
DBSCAN聚類演算法概述：
DBSCAN屬於密度聚類演算法，把類定義為密度相連物件的最大集合，通過在樣本空間中不斷搜尋最大集合完成聚類。
DBSCAN能夠在帶有噪點的樣本空間中發現任意形狀的聚類並排除噪點。
DBSCAN演算法不需要預先指定聚類數量，但對使用者設定的引數非常敏感。
當空間聚類的密度不均勻、聚類間距差相差很大時，聚類質量較差。
DBSCAN演算法基本概念：
核心物件：如果給定物件的半徑eps鄰域內樣本數量超過閾值min_samples，則稱為核心物件。
邊界物件：在半徑eps內點的數量小於min_samples，但是落在核心點的鄰域內。
噪聲物件：既不是核心物件也不是邊界物件的樣本。
直接密度可達：如果物件q在核心物件p的eps鄰域內，則稱q從p出發是直接密度可達的。
密度可達：集合中的物件鏈p1、p2、p3、...、pn，如果每個物件pi+1從pi出發都是直接密度可達的，則稱pn從p1出發是密度可達的。
密度相連：集合中如果存在物件o使得物件p和q從o出發都是密度可達的，則稱物件p和q是互相密度相連的。
DBSCAN聚類演算法工作過程：
1）定義鄰域半徑eps和樣本數量閾值min_samples。
2）從樣本空間中抽取一個尚未訪問過的樣本p。
3）如果樣本p是核心物件，進入第4）步；否則返回第2）步。
4）找出樣本p出發的所有密度可達物件，構成一個聚類Cp（該聚類的邊界物件都是非核心物件），並標記這些物件為已訪問。
5）如果全部樣本都已訪問，演算法結束；否則返回第2）步。
Python+sklearn使用DBSCAN聚類演算法參考程式碼：
聚類結果圖一：
聚類結果圖二：
聚類結果圖三：
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