建设摩托车125价格东莞网站seo优化

一、DBSACAN与K-means：

我们刚入门时，大部分学的都是k-means聚类。当我们进行实例操作时，会发现k-means聚类方法有很大的局限性，它无法分离任意形状的数据集如下图。

该数据集对于k-means方法来说，有点过于强人所难了，但对DBSCAN来说，却是小菜一碟。下面我将向大家介绍DBSCAN算法的原理，以及代码是实现。

应用场景：适用于非凸形状聚类（如验证码识别、3D点云分割），解决k-means无法处理的复杂分布问题。

---

二、核心思想：

想象你在校园里发问卷：

• ε-邻域：以你为中心，半径 ε 内的同学就是你的“直接朋友圈”。

• 核心点：如果你的直接朋友圈人数 ≥ min_samples，你就是“核心人物”，有资格成立社团。

• 边界点：你恰好在别人的朋友圈里，但自己朋友圈人数不够，只能算“编外成员”。

• 噪声点：既没资格成立社团，也不属于任何朋友圈，就是“独行侠”。

从图中可以看出：

A是核心对象：它可以感染3个点，半径就是ε阈值，

红色的点都可以独立感染3个点都可以叫做核心点

B、C：由于不能独立感染，有其他点感染过来，不能感染其他点，所以叫做边界点，小于min——samples都叫做边界点。

N：噪声点也叫做离群点，从图中可以明显看出，独立成团。

算法流程一句话：

从任意一个未访问点出发，如果是核心点，就把它的 ε-邻域里所有能连上的点归为一个簇；循环往复，直到所有点被访问。

---

三、三大超参数

参数	作用	常用取值建议
eps (ε)	邻域半径	先用 k-距离图 找拐点，或网格搜索 0.1~2.0（标准化后）
min_samples	成为核心点的最少邻居数	维度×2 或 3~10
metric	距离度量	默认欧氏距离，也可曼哈顿、余弦…

---

四、sklearn 接口速查表

from sklearn.cluster import DBSCANmodel = DBSCAN(eps=0.5,           # 邻域半径min_samples=5,     # 最小邻居数metric='euclidean',# 距离函数algorithm='auto',  # 近邻搜索算法 {'auto','ball_tree','kd_tree','brute'}p=2                # 闵可夫斯基距离的 p
)
labels = model.fit_predict(X)

常用属性：

• labels_：每个样本的簇编号，-1 代表噪声

• core_sample_indices_：核心点索引

• components_：核心点本身坐标

---

五、实战演练（含完整代码）

1. 读数据 & 标准化

DBSCAN 对尺度极度敏感，标准化是必须的：

如果有些数据较大，如800，900等数据，如果ε-邻域较小，就会造成无法感染。所以必须标准化

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScalerdata = pd.read_table("data.txt", sep=' ')
num_cols = ['calories', 'sodium', 'alcohol', 'cost']
X = data[num_cols]X_scaled = StandardScaler().fit_transform(X)

2. 训练模型

先用 k-距离图粗估 eps：

这段代码是用来画 k-distance 曲线，帮助给 DBSCAN 选择超参数 eps 的经典套路。

from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
import matplotlib.pyplot as pltk = 4  # min_samples
nn = NearestNeighbors(n_neighbors=k).fit(X_scaled)
dist, idx = nn.kneighbors(X_scaled)
k_dist = np.sort(dist[:, -1])[::-1]plt.plot(k_dist)
plt.ylabel(f"{k}-distance")
plt.show()

找“拐弯处”作为 eps 初值，再微调。

from sklearn.cluster import DBSCAN
db = DBSCAN(eps=1.5, min_samples=2).fit(X_scaled)
labels = db.labels_

3. 评价指标

噪声点不计入：

from sklearn.metrics import silhouette_score, calinski_harabasz_score, davies_bouldin_scoremask = labels != -1
if len(set(labels[mask])) > 1:sil = silhouette_score(X_scaled[mask], labels[mask])ch  = calinski_harabasz_score(X_scaled[mask], labels[mask])dbi = davies_bouldin_score(X_scaled[mask], labels[mask])print(f"Silhouette: {sil:.3f}, CH: {ch:.1f}, DBI: {dbi:.3f}")

完整代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
DBSCAN 聚类完整示例
- 读取 data.txt
- 标准化
- k-distance 图选 eps
- DBSCAN 训练
- 计算 3 个聚类指标
- 结果写回 DataFrame
"""import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.metrics import (silhouette_score,calinski_harabasz_score,davies_bouldin_score,
)# 1. 读取数据 -------------------------------------------------------------
data = pd.read_table("data.txt", sep=' ')
num_cols = ['calories', 'sodium', 'alcohol', 'cost']
X = data[num_cols]# 2. 标准化 ---------------------------------------------------------------
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)# 3. k-距离图辅助选 eps ---------------------------------------------------
k = 5                                         # 与 min_samples 保持一致
nn = NearestNeighbors(n_neighbors=k).fit(X_scaled)
distances, _ = nn.kneighbors(X_scaled)        # 修正：用 X_scaled
k_dist = np.sort(distances[:, -1])[::-1]      # 第 k 近邻距离，降序plt.figure(figsize=(6, 3))
plt.plot(k_dist)
plt.title(f"{k}-distance graph")
plt.xlabel("Points sorted by distance")
plt.ylabel(f"{k}th nearest neighbor distance")
plt.tight_layout()
plt.show()# 4. 训练 DBSCAN ----------------------------------------------------------
# 根据拐点手动设定；这里演示用 1.5（标准化后的尺度）
eps = 1.5
min_samples = 5
db = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples)
labels = db.fit_predict(X_scaled)# 5. 评价指标（忽略噪声）--------------------------------------------------
mask = labels != -1
n_clusters = len(set(labels[mask]))
if n_clusters > 1:sil = silhouette_score(X_scaled[mask], labels[mask])ch  = calinski_harabasz_score(X_scaled[mask], labels[mask])dbi = davies_bouldin_score(X_scaled[mask], labels[mask])print(f"簇数量: {n_clusters}")print(f"Silhouette: {sil:.3f}, CH: {ch:.1f}, DBI: {dbi:.3f}")
else:print("簇数量 ≤ 1，无法计算指标")# 6. 结果写回并查看 -------------------------------------------------------
data['clust_db'] = labels
print("\n前 10 行聚类结果：")
print(data.sort_values('clust_db').head(10))# 7. 统计每个簇的样本数 ---------------------------------------------------
print("\n簇样本分布：")
print(pd.value_counts(labels))