藍盟 IT小貼士，來嘍！

可以看出，a點附近的點密度大，紅色的圓按照一定的規則在這里滾動，最終收納a點附近的5點，標記為紅色是同一個簇。

其他沒有收納的東西，按照相同的規則進行集群化。

從圖像上來看，這是系統在多個樣本點中隨機地選擇一個，圍繞該選擇出的樣本點畫一個圓，并規定該圓的半徑和圓內的最低樣本點，如果在指定的半徑內有一盞茶的樣本點，則該圓的中心將移動到該內部樣本點，并繼續移動到該圓附近的其它的樣本點，并繼續進行下劃線，以便流通

如果發現該滾動輪包圍的樣本點的數量比預先指定的值少，則停止。 那么，將最初的點稱為中心點，像a那樣，將停止的點稱為邊界點，像b、c那樣，將不能滾動的點稱為離群點，像n那樣。

根據密度的化學基能做什么呢？

已知kmeans聚類算法只能處理球形簇，即實心簇(因為算法本身有計算平均距離的極限)。 然而，在許多情況下，現實中有各種形式，諸如下面兩個圖、環和不規則的形式，它們的傳統聚類算法是明顯悲劇的。

上面已經描述了紅圈滾動的過程，該過程包括DBSCAN算法的兩個參數，這兩個參數相對難以指定，而公認的指定方法將簡單描述

半徑：半徑最難指定，大，包圍的多，簇的數量少，相反，簇的數量多，影響我們最后的結果。 此時，k距離有助于設定半徑r，即，有助于找到突然變異點。 例如，以上是優選的方法，但是有時很麻煩，大部分需要嘗試，在k距離下進行很多實驗，一次選擇這些個的值是困難的。

名為MinPts:的參數是被包圍的點的數目，并且也對應于密度。通常，由于該值稍小，因此它已經被多次嘗試。

根據樣本I到同簇的其他樣本來計算平均距離ai，并且指示樣本I應當越小，該樣本I被聚集到該集群中(ai被稱為樣本I到集群中的不相似度)。

計算從樣本I到另一個集群Cj的所有樣本的平均距離bij，并且被稱為樣本I和集群Cj之間的相似度。 定義為樣本I的集群之間的相似度： bi=min(bi1、bi2、bik2)。

從以上的圖可以觀察聚類效果的好壞，但是在數據量多的情況和指標多的情況下，觀察非常麻煩。此時，可以利用輪廓系數判定結果的好壞，將聚類結果的輪廓系數定義為s，并且確定該聚類是否合理并且有效的尺度。

文/上海藍盟? ? IT外包專家

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總結

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