DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一種基于密度的聚類算法，它能夠在數據挖掘中有效地發現任意形狀的簇，并識別噪聲點。以下是應用DBSCAN算法進行數據挖掘的基本步驟和關鍵概念：
DBSCAN算法的基本步驟
- 初始化：設定參數ε（距離閾值）和MinPts（最小鄰居點數）。
- 遍歷每個數據點：判斷每個數據點是否為核心點，計算其ε-鄰域。
- 創建新聚類：如果數據點是核心點，創建一個新聚類，并將該點及其ε-鄰域中的所有點加入該聚類中。
- 標記噪聲點：對于那些既不屬于任何聚類也不在任何核心點的ε-鄰域內的點，將其標記為噪聲點。
DBSCAN算法的關鍵概念
- 核心點：在半徑ε內至少包含MinPts個數據點的數據點。
- 邊界點：在半徑ε內包含少于MinPts個數據點但位于核心點鄰域內的數據點。
- 噪聲點：既不是核心點也不是邊界點的數據點。
DBSCAN算法的應用示例
假設我們有一組二維數據點，我們希望將這些數據點劃分為不同的簇。我們可以通過數據點的分布情況來選擇合適的ε和MinPts值。例如，我們可以選擇ε＝1.5和MinPts＝3。通過這個簡單的例子，我們可以看到DBSCAN算法如何通過密度來劃分數據點為不同的簇。
DBSCAN算法的優缺點
- 優點：不需要預先指定聚類簇的數量，聚類的形狀和大小非常靈活，能夠識別和處理異常值(離群點)，參數較少。
- 缺點：不適用高維數據，確定合理的參數較困難，且參數對結果影響較大，Sklearn中運行效率較慢。
通過上述步驟和概念，我們可以看到DBSCAN算法在數據挖掘中的應用是多樣化和靈活的，適用于處理具有不規則形狀和大小不一的聚類的數據集。
