引子
有一个叫DBSCAN聚类的诸侯国，他是密度聚类联盟的成员。这里的人都有一个共识，组织才是王道，一开始，一个人就是一个组织，互不相识，后来，有些人周围有了一些朋友，他们发现能从其他人那里得到一些不一样的信息，而这些信息有时就会带来一个商机，于是他们又结识了朋友的朋友，再后来，他们把朋友、朋友的朋友、朋友的朋友的朋友........都叫到一起，彼此合并成立了一个组织，进入该组织的人不能再进入其他组织。于是，这个国家里面形成了很多组织，不需要国家指定组织的个数，这些组织是根据远近关系自发形成的。对于组织内部的成员，结识的朋友足够多时，便可以成为核心成员。组织有强有弱，但是不会彼此吞并，这样可以使国家有一个很稳定的政治局面。当然，当组织人数太少的时候，它就相当于一个噪声，毫无话语权。
这便是这个国家的国情，是不是跟我们的世界有些许相似呢！上面试图以一种通俗的表达来阐述DBSCAN的原理，下面给出严谨而简略的叙述，来，上概念！
DBSCAN原理
基础概念如下：
算法流程如下：
详细讲述DBSCAN原理的文章很多，这里只是做了简单的总结以及个人理解，不过瘾的读者可以深入研究。下面上案例！
案例：对特殊形状区域数据的聚类
代码如下：
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.colors from sklearn.cluster import DBSCAN if __name__ == "__main__": # 数据 t = np.arange(0, 2*np.pi, 0.1) data1 = np.vstack((np.cos(t), np.sin(t))).T data2 = np.vstack((2*np.cos(t), 2*np.sin(t))).T data3 = np.vstack((3*np.cos(t), 3*np.sin(t))).T data = np.vstack((data1, data2, data3)) # 参数：(领域半径, 核心对象在领域半径中的最小邻居数)，这里准备多组参数，用于对比 params = ((0.5, 3), (0.5, 5), (0.5, 10), (1., 3)) # 绘图准备 matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.figure(figsize=(9, 7), facecolor='w') plt.suptitle('DBSCAN聚类应用', fontsize=15) # 遍历所有参数 for i in range(4): eps, min_samples = params[i] # 构建模型并对数据进行聚类 model = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples) model.fit(data) y_hat = model.labels_ # 统计簇的个数 y_unique = np.unique(y_hat) n_clusters = y_unique.size print('聚类簇的个数为：', n_clusters) # 绘制聚类结果 plt.subplot(2, 2, i+1) plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], s=40, c=y_hat, cmap=plt.cm.Spectral, edgecolors="k") plt.grid(visible=True, ls=":", color="#808080") plt.title(r'$\epsilon$ = %.1f m = %d，聚类数目：%d' % (eps, min_samples, n_clusters), fontsize=12) plt.tight_layout() plt.subplots_adjust(top=0.9) # plt.show() plt.savefig('dbscan.png', dpi=800)
运行结果如下：
作者这水平有限，有不足之处欢迎留言指正
