2024年3月15日发(作者：)
hdbscans原理
HDBScan原理
HDBScan是一种基于密度的聚类算法，它能够自动识别数据中的离群点，并
生成不同密度区域的聚类结果。该算法在2000年由Campello等人提出，并在之后
的研究中得到了广泛应用。
HDBScan的原理基于DBScan算法，但进行了一些改进。DBScan是一种基于
密度的聚类算法，它定义了两个重要参数：邻域半径ε和最小密度阈值MinPts。
算法从起始点开始，寻找在距离ε内的其他点，并将它们标记为核心点。然后，算
法通过核心点之间的连接来扩展聚类，形成密度可达的点的集合。
HDBScan相比于DBScan的改进在于两个方面。首先，HDBScan引入了最小
簇数参数MinClusterSize。该参数表示聚类结果中的最小簇大小。这样做的目的是
为了保证只生成具有一定规模的簇。其次，HDBScan还引入了密度可达图的概念。
通过构建密度可达图，该算法可以自动将不同密度的点划分到不同的聚类中。
具体的HDBScan算法步骤如下：
1. 初始化参数：设定邻域半径ε、最小密度阈值MinPts和最小簇数
MinClusterSize。
2. 构建k维密度可达图：从数据集中选择一个未访问过的核心点作为起始点，
找到其ε邻域内的所有点，并将其添加到该核心点的k维密度可达图中。然后，对
于其中的每个点，重复该过程，递归构建k维密度可达图。
3. 标记离群点：将未访问过的点标记为离群点。
4. 生成聚类结果：对于每个未访问过的核心点，找到其密度相连点的集合，并
将其作为一个聚类生成。如果该聚类的大小不小于最小簇数MinClusterSize，则将
其保留在结果中。
5. 分配离群点：将未标记为离群点的点分配到最近的聚类中。
HDBScan算法通过将单个参数进行调整，能够适应不同类型和规模的数据集，
并且能够处理含有离群点的数据。它在密度聚类领域中被广泛使用，并且取得了良
好的聚类效果。
发布者：admin，转转请注明出处：http://www.yc00.com/news/1710464921a1761351.html
评论列表（0条）