本文主要内容：
1、前言
2、DBSCAN聚类算法
3、参数选择
4、DBSCAN算法迭代可视化展示
5、常用评估方法：轮廓系数
6、用Python实现DBSCAN聚类算法
一、前言
去年学聚类算法的R语言的时候，有层次聚类、系统聚类、K-means聚类、K中心聚类，最后呢，被DBSCAN聚类算法迷上了。
为什么呢，首先它可以发现任何形状的簇，其次我认为它的理论也是比较简单易懂的，今年在python这门语言上我打算好好研究DBSCAN。
下面贴上它的官方解释：
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种基于密度的空间聚类算法。
该算法将具有足够密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，它将簇定义为密度相连的点的最大集合。
二、DBSCAN聚类算法
文字描述不好懂，先看下面这个图： 
上面这些点是分布在样本空间的众多样本，现在我们的目标是把这些在样本空间中距离相近的聚成一类。
我们发现A点附近的点密度较大，红色的圆圈根据一定的规则在这里滚啊滚，最终收纳了A附近的5个点，标记为红色也就是定为同一个簇。
其它没有被收纳的根据一样的规则成簇。
形象来说，我们可以认为这是系统在众多样本点中随机选中一个，围绕这个被选中的样本点画一个圆，规定这个圆的半径以及圆内最少包含的样本点，如果在指定半径内有足够多的样本点在内，那么这个圆圈的圆心就转移到这个内部样本点，继续去圈附近其它的样本点，类似传销一样，继续去发展下线。
等到这个滚来滚去的圈发现所圈住的样本点数量少于预先指定的值，就停止了。那么我们称最开始那个点为核心点，如A，停下来的那个点为边界点，如B、C，没得滚的那个点为离群点，如N）。
基于密度这点有什么好处呢？
我们知道kmeans聚类算法只能处理球形的簇，也就是一个聚成实心的团（这是因为算法本身计算平均距离的局限）。但往往现实中还会有各种形状，比如下面两张图，环形和不规则形，这个时候，那些传统的聚类算法显然就悲剧了。
于是就思考，样本密度大的成一类呗，这就是DBSCAN聚类算法。
三、参数选择
上面提到了红色圆圈滚啊滚的过程，这个过程就包括了DBSCAN算法的两个参数，这两个参数比较难指定，公认的指定方法简单说一下：
- 半径：半径是最难指定的 ，大了，圈住的就多了，簇的个数就少了；反之，簇的个数就多了，这对我们最后的结果是有影响的。我们这个时候K距离可以帮助我们来设定半径r，也就是要找到突变点，比如：
以上虽然是一个可取的方式，但是有时候比较麻烦 ，大部分还是都试一试进行观察，用k距离需要做大量实验来观察，很难一次性把这些值都选准。 - MinPts：这个参数就是圈住的点的个数，也相当于是一个密度，一般这个值都是偏小一些，然后进行多次尝试
四、DBSCAN算法迭代可视化展示
国外有一个特别有意思的网站，它可以把我们DBSCAN的迭代过程动态图画出来。
网址：naftaliharris[1]
设置好参数，点击GO! 就开始聚类了！ 
还有其他的聚类实例：
聚类1 
聚类2 
五、常用评估方法：轮廓系数
这里提一下聚类算法中最常用的评估方法——轮廓系数（Silhouette Coefficient）： 
- 计算样本i到同簇其它样本到平均距离ai，ai越小，说明样本i越应该被聚类到该簇（将ai称为样本i到簇内不相似度）；
- 计算样本i到其它某簇Cj的所有样本的平均距离bij，称为样本i与簇Cj的不相似度。定义为样本i的簇间不相似度：bi=min(bi1,bi2,...,bik2)；
说明：
- si接近1，则说明样本i聚类合理；
- si接近-1，则说明样本i更应该分类到另外的簇；
- 若si近似为0，则说明样本i在两个簇的边界上；
六、用Python实现DBSCAN聚类算法
导入数据：
import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris # 导入数据,sklearn自带鸢尾花数据集 iris = load_iris().data print(iris)
输出： 
使用DBSCAN算法：
from sklearn.cluster import DBSCAN iris_db = DBSCAN(eps=0.6,min_samples=4).fit_predict(iris) # 设置半径为0.6，最小样本量为2，建模 db = DBSCAN(eps=10, min_samples=2).fit(iris) # 统计每一类的数量 counts = pd.value_counts(iris_db,sort=True) print(counts)
可视化：
import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'Microsoft YaHei'] fig,ax = plt.subplots(1,2,figsize=(12,12)) # 画聚类后的结果 ax1 = ax[0] ax1.scatter(x=iris[:,0],y=iris[:,1],s=250,c=iris_db) ax1.set_title('DBSCAN聚类结果',fontsize=20) # 画真实数据结果 ax2 = ax[1] ax2.scatter(x=iris[:,0],y=iris[:,1],s=250,c=load_iris().target) ax2.set_title('真实分类',fontsize=20) plt.show()
我们可以从上面这个图里观察聚类效果的好坏，但是当数据量很大，或者指标很多的时候，观察起来就会非常麻烦。
这时候可以使用轮廓系数来判定结果好坏，聚类结果的轮廓系数，定义为S，是该聚类是否合理、有效的度量。
聚类结果的轮廓系数的取值在[-1,1]之间，值越大，说明同类样本相距约近，不同样本相距越远，则聚类效果越好。
轮廓系数以及其他的评价函数都定义在sklearn.metrics模块中，在sklearn中函数silhouette_score()计算所有点的平均轮廓系数。
from sklearn import metrics # 就是下面这个函数可以计算轮廓系数（sklearn真是一个强大的包） score = metrics.silhouette_score(iris,iris_db) score
