機器學(xué)習(xí) 聚類篇——DBSCAN的算法原理、參數(shù)選擇及其應(yīng)用于離群值檢測

• 摘要
• 1. DBSCAN算法原理
• • 1.1 基本概念定義
  • 1.2 算法流程
• 2. 參數(shù)選擇
• • 2.1 領(lǐng)域半徑：Eps的選取方法（**k-distance函數(shù)**）
  • 2.2 MinPts的選取方法
• 3. Python實現(xiàn)
• 4. 檢測離群值的實例
• • 4.1 導(dǎo)包及設(shè)置隨機種子
  • 4.2 生成moon數(shù)據(jù)并繪圖
  • 4.3 選擇參數(shù)
  • 4.4 建立聚類模型
  • 4.5 可視化展示

摘要

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise） 為一種基于密度的聚類算法，本文主要介紹了DBSCAN算法的原理和參數(shù)選擇方法，并實現(xiàn)了一個離群值檢測案例，供讀者參考。

1. DBSCAN算法原理

1.1 基本概念定義

DBSCAN算法主要有兩個參數(shù)：
領(lǐng)域半徑：Eps；
成為核心對象的在領(lǐng)域半徑內(nèi)的最少點數(shù)：MinPts。
以上兩個參數(shù)都會在下面的概念介紹中提到。

• Eps領(lǐng)域(Eps-neighborhood of a point)
  點p的Eps鄰域，記為N_Eps（p），定義為N_Eps（p）= {q∈D | dist(p,q)≤Eps}。

• 核心對象 (core points)
  如果給定對象Eps領(lǐng)域內(nèi)的樣本點數(shù)大于等于MinPts，則稱該對象為核心對象。

• 直接密度可達(directly density-reachable)
  若：
  1） p∈ N_Eps(q)
  2）|N_Eps(q)| ≥ MinPts
  則稱對象p從核心對象q是直接密度可達的。

• 密度可達（density-reachable)
  對于對象p₁,p₂, …, p_n；
  令p₁= q, p_n = p。
  若p_i+1是從p_i直接密度可達的，則稱p是從q密度可達的。

• 密度相連(density-connected)
  對于點p和點q，若點p點q都是從點o密度可達的，則稱點p和點q密度相連。

• 簇(cluster)
  對于數(shù)據(jù)集D，若C是其中一個簇，C中的點需要滿足以下兩個條件：
  1）? p, q，如果 p∈ C且q 是從p密度可達的，則 q∈ C。
  2）? p, q ∈ C，p和q是密度相連的。

• 噪音(noise)
  不屬于任何簇的點為噪音數(shù)據(jù)。

1.2 算法流程

• 1）給定領(lǐng)域半徑：Eps和成為核心對象的在領(lǐng)域半徑內(nèi)的最少點數(shù)：MinPts。
• 2）從任意點p開始，將其標(biāo)記為”visited“，檢查其是否為核心點（即p的Eps鄰域至少有MinPts個對象），如果不是核心點，則將其標(biāo)記為噪聲點。否則為p創(chuàng)建一個新的簇C，并且把把p的Eps鄰域中的所有對象都放到候選集合N中。
• -3）迭代地把N中不屬于其它簇的對象添加至C中，在此過程中，對于N中標(biāo)記為”unvisited"的對象p‘，把它標(biāo)記為“visited”，并且檢查它的Eps鄰域，如果p’也為核心對象，則p’的Eps鄰域中的對象都被添加至N中。繼續(xù)添加對象至C中，直到C不能擴展，即直到N為空。此時，簇C完全生成。
• 4）從剩余的對象中隨機選擇下一個未訪問對象，重復(fù)3）的過程，直到所有對象都被訪問。

2. 參數(shù)選擇

2.1 領(lǐng)域半徑：Eps的選取方法（k-distance函數(shù)）

• 1）選取k值，建議取k為2*維度-1。（其中維度為特征數(shù)）
• 2） 計算并繪制k-distance圖。（計算出每個點到距其第k近的點的距離，然后將這些距離從大到小排序后進行繪圖。）
• 3）找到拐點位置的距離，即為Eps的值。
  如下圖所示：
  

2.2 MinPts的選取方法

• MinPts的取值為上述k值加1，即：

$$MinPts=k+1$$

3. Python實現(xiàn)

鏈接: 參考我的另一篇博客.

4. 檢測離群值的實例

4.1 導(dǎo)包及設(shè)置隨機種子

import numpy as np from sklearn.datasets import make_moons import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import DBSCANnp.random.seed(2021)

4.2 生成moon數(shù)據(jù)并繪圖

data = np.ones([1005,2]) data[:1000] = make_moons(n_samples=1000,noise=0.05,random_state=2022)[0] data[1000:] = [[-1,-0.5],[-0.5,-1],[-1,1.5],[2.5,-0.5],[2,1.5]] print(data.shape) plt.scatter(data[:,0],data[:,1],color="c") plt.show()

4.3 選擇參數(shù)

def select_MinPts(data,k):k_dist = []for i in range(data.shape[0]):dist = (((data[i] - data)**2).sum(axis=1)**0.5)dist.sort()k_dist.append(dist[k])return np.array(k_dist) k = 3 # 此處k取 2*2 -1 k_dist = select_MinPts(data,k) k_dist.sort() plt.plot(np.arange(k_dist.shape[0]),k_dist[::-1])

有明顯拐點

# 由拐點確定鄰域半徑 eps = k_dist[::-1][15] plt.scatter(15,eps,color="r") plt.plot([0,15],[eps,eps],linestyle="--",color = "r") plt.plot([15,15],[0,eps],linestyle="--",color = "r") plt.show()

4.4 建立聚類模型

dbscan_model = DBSCAN(eps=eps,min_samples=k+1) label = dbscan_model.fit_predict(data) print(label) [ 0 0 0 ... -1 -1 -1]

4.5 可視化展示

class_1 = [] class_2 = [] noise = [] for index,value in enumerate(label):if value == 0:class_1.append(index)elif value == 1:class_2.append(index)elif value == -1:noise.append(index) plt.scatter(data[class_1,0],data[class_1,1],color="g",label="class 1") plt.scatter(data[class_2,0],data[class_2,1],color="b",label = "class 2") plt.scatter(data[noise,0],data[noise,1],color="r",label = "noise") plt.legend() plt.show()

by CyrusMay 2021 02 03

你和我背著空空的書包
逃出名為日常的監(jiān)牢
忘了要長大
忘了要變老
忘了時間有腳
——————五月天（好好）——————

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习 聚类篇——DBSCAN的参数选择及其应用于离群值检测的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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