精华内容
下载资源
问答
  • 扫描半径 (eps)和最小包含点数(minPts) ...library(fpc)#有dbscan city ("中国城市坐标.csv") x [,c(3,2)]#行,列 #ds <- dbscan(x, 2)#2是半径,最小点数默认为5 ds <- dbscan(x, 2,6) #ds <- dbscan(x,1,3)

     扫描半径 (eps)和最小包含点数(minPts)

    library(cluster)#做聚类的包
    library(fpc)#有dbscan
    city <- read.csv("中国城市坐标.csv")
    x <- city[,c(3,2)]#行,列
    #ds <- dbscan(x, 2)#2是半径,最小点数默认为5
    ds <- dbscan(x, 2,6)
    #ds <- dbscan(x,1,3)
    ds#可以看border,seed数
    str(ds)#可以看列数
    par(bg="grey")
    plot(ds, x)
    做出的表就可以看出中国地图的样子了



    展开全文
  • 采用的数据集 :R语言factoextra包里的multishapes数据集 函数首先确定两个参数: (1)epsilon:在一个点周围邻近区域的半径 (2)minPts:邻近区域内至少包含点的个数 根据以上两个参数,可以把样本中的点分成三类...

    一、 实验目的

    1. 了解DBSCAN算法基本原理;
    2. 编写代码并实现DBSCAN算法对数据的聚簇

    二、 实验步骤

    1. 采用的数据集 :R语言factoextra包里的multishapes数据集
      在这里插入图片描述
    2. 函数首先确定两个参数:
      (1)epsilon:在一个点周围邻近区域的半径
      (2)minPts:邻近区域内至少包含点的个数
      根据以上两个参数,可以把样本中的点分成三类:

    核点:满足领域内的点>=minPts,则为核样本点
    边界点:满足领域内的点<minPts,但是该点可由一些核点获得
    噪声点:既不是核点也不是边缘点,则是不属于这一类的点

    • 用欧式距离计算点与点之间的距离矩阵disMatrix
    • 为数据集添加visited列,0表示未访问,1表示访问过
    • 判断点的类型存放到data_N
    • 删除噪声点存放到data_C
    • 重新计算距离,合并有交集的领域
    • 为不同类型的点标签
    • 绘图

    三、 实验代码

    library(factoextra)
    library(ggplot2)
    
    data<-data.frame(multishapes[,1:2])
    
    ggplot(data,aes(x,y))+geom_point()
    
    #主函数
    DBSCAN = function(data,eps,MinPts){
    
    rows = nrow(data)
    disMatrix<-as.matrix(dist(data, method = "euclidean"))#求距离
    
    data$visited <- rep(0,rows)
    names(data)<-c("x","y","visited")
    
    data_N = data.frame(matrix(NA,nrow =rows,ncol=3)) #领域集N,存放索引、领域内的点数、点的类型
    names(data_N)<-c("index","pts","cluster")
     
    #判断点的类型,1核心点,2边界点,0噪声点
    
    for(i in 1:rows){
      if(data$visited[i] == 0){ #未被访问的点
        data$visited[i] = 1  #标记已经被访问
        index <- which( disMatrix[i,] <= eps)
        pts <- length(index)
         
       
         if(pts >= MinPts){
          data_N[i,]<-c(i,pts,"1")
        }else if(pts>1 && pts< MinPts){
          data_N[i,]<-c(i,pts,"2")
        }else{
          data_N[i,]<-c(i,pts,"0")
        }
      }
    }
    
       #删除噪声点
      data_C<-data[which(data_N$cluster!=0),]
      
      #去掉噪声点之后的领域
      disMatrix2<-as.matrix(dist(data_C, method = "euclidean"))
      Cluster<-list()
      for(i in 1:nrow(data_C)){
        Cluster[[i]]<-names(which(disMatrix2[i,]<= eps))
      }
      
    #合并有交集的邻域,生成一个新簇
    
      for(i in 1:length(Cluster)){
        for(j in 1:length(Cluster)){
          if(i!=j && any(Cluster[[j]] %in% Cluster[[i]])){
            if(data_N[Cluster[[i]][1],]$cluster=="1"){
              Cluster[[i]]<-unique(append(Cluster[[i]],Cluster[[j]])) #合并,删除重复
              Cluster[[j]]<-list()
            }
          }
        }
      }
    
      newCluster<-list()       #去掉空列表
      for(i in 1:length(Cluster)){
        if(length(Cluster[[i]])>0){
          newCluster[[length(newCluster)+1]]<-Cluster[[i]]
        }
      }
      
      #为相同簇中的对象赋相同的标签
    
      
      data_C[,4]<-as.character()
      for(i in 1:length(newCluster)){
        for(j in 1:length(newCluster[[i]])){
          data_C[newCluster[[i]][j],4]<-i
        }
        
      }
      return(data_C)
    }
    
    
      
      
      #运行
    test<-DBSCAN(data,0.15,6)  #设定eps为0.15,minpts为6
    
    
    ggplot(test,aes(x,y,colour=factor(test[,4])))+
      geom_point(shape=factor(test[,4]))
    
    

    四、 运行结果

    原数据
    在这里插入图片描述
    经过聚类后
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • DBSCAN聚类算法

    2019-06-25 15:51:25
    DBSCAN聚类算法 ... 一、前言 二、DBSCAN聚类算法 三、参数选择 四、DBSCAN算法迭代可视化展示 五、常用的评估方法:轮廓系数 六、用Python实现DBSCAN聚类...去年学聚类算法的R语言的时候,有层次聚类、系统聚类、K-me...

    一、前言

    二、DBSCAN聚类算法

    三、参数选择

    四、DBSCAN算法迭代可视化展示

    五、常用的评估方法:轮廓系数

    六、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弄弄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

    文字看不懂看下面这个图。下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。呐这就是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:https://www.naftaliharris.com/blog/visualizing-dbscan-clustering/

    它可以把我们DBSCAN的迭代过程动态图画出来

    设置好参数,点击GO! 就开始聚类了!

    直接跳到最后看一下DBSCAN的聚类结果,如下:

    如果minPoints参数设置再大一点,那么这个笑脸可能会更好看。没有颜色标注的就是圈不到的样本点,也就是离群点,DBSCAN聚类算法在检测离群点的任务上也有较好的效果。如果是传统的Kmeans聚类,我们也来看一下效果:

    是不是好丑,这完美的体现出来DBSCAN算法基于密度聚类的优势了啊.

     

    五、常用的评估方法: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):

    ji

    1. 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)。
    2. 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)
    • 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

    import pandas as pd
    # 导入数据
    beer = pd.read_csv('data.txt', sep=' ')
    print(beer)
    

    输出结果:

    from sklearn.cluster import DBSCAN
    
    X = beer[["calories","sodium","alcohol","cost"]]
    # 设置半径为10,最小样本量为2,建模
    db = DBSCAN(eps=10, min_samples=2).fit(X)
    
    labels = db.labels_ 
    beer['cluster_db'] = labels  # 在数据集最后一列加上经过DBSCAN聚类后的结果
    beer.sort_values('cluster_db')
    
    # 注:cluster列是kmeans聚成3类的结果;cluster2列是kmeans聚类成2类的结果;scaled_cluster列是kmeans聚类成3类的结果(经过了数据标准化)

    # 查看根据DBSCAN聚类后的分组统计结果(均值)
    print(beer.groupby('cluster_db').mean())

    # 画出在不同两个指标下样本的分布情况
    print(pd.scatter_matrix(X, c=colors[beer.cluster_db], figsize=(10,10), s=100))

    # 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。
    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(X,beer.cluster_db) 
    print(score)

     

    展开全文
  • 去年学聚类算法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...

    一、前言

    二、DBSCAN聚类算法

    三、参数选择

    四、DBSCAN算法迭代可视化展示

    五、常用的评估方法:轮廓系数

    六、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弄弄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

    文字看不懂看下面这个图。下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。呐这就是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:https://www.naftaliharris.com/blog/visualizing-dbscan-clustering/

    它可以把我们DBSCAN的迭代过程动态图画出来

    设置好参数,点击GO! 就开始聚类了!

    直接跳到最后看一下DBSCAN的聚类结果,如下:

    如果minPoints参数设置再大一点,那么这个笑脸可能会更好看。没有颜色标注的就是圈不到的样本点,也就是离群点,DBSCAN聚类算法在检测离群点的任务上也有较好的效果。如果是传统的Kmeans聚类,我们也来看一下效果:

    是不是好丑,这完美的体现出来DBSCAN算法基于密度聚类的优势了啊.

     

    五、常用的评估方法: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):

    ji

    1. 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)。
    2. 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)
    • 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

    import pandas as pd
    # 导入数据
    beer = pd.read_csv('data.txt', sep=' ')
    print(beer)
    

    输出结果:

    from sklearn.cluster import DBSCAN
    
    X = beer[["calories","sodium","alcohol","cost"]]
    # 设置半径为10,最小样本量为2,建模
    db = DBSCAN(eps=10, min_samples=2).fit(X)
    
    labels = db.labels_ 
    beer['cluster_db'] = labels  # 在数据集最后一列加上经过DBSCAN聚类后的结果
    beer.sort_values('cluster_db')
    
    # 注:cluster列是kmeans聚成3类的结果;cluster2列是kmeans聚类成2类的结果;scaled_cluster列是kmeans聚类成3类的结果(经过了数据标准化)

    # 查看根据DBSCAN聚类后的分组统计结果(均值)
    print(beer.groupby('cluster_db').mean())

    # 画出在不同两个指标下样本的分布情况
    print(pd.scatter_matrix(X, c=colors[beer.cluster_db], figsize=(10,10), s=100))

    # 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。
    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(X,beer.cluster_db) 
    print(score)

     

    展开全文
  • 去年学聚类算法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...
  • 去年学聚类算法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...
  • 去年学聚类算法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
  • R语言 聚类比较】k-means 与dbscan

    千次阅读 2017-08-14 11:30:52
    下面我们来使用R语言中的fpc包来对上面的例子实施密度聚类。其中eps参数设为0.6,即两个点之间距离小于0.6则归为一个簇,而阀值MinPts设为4。从上图可以看到,DBSCAN方法很好的划分了两个簇。其中要注意参数eps的...
  • 1. DBSCAN算法和电子商务客户分类分析 1.1DBSCAN算法 通过定义数据点空间的密度和密度度量,这些类可以建模成数据空间中具有某种密度的截面。 在有噪声的情况下基于密度的空间聚类应用算法(Density Based ...
  • 聚类,k-mean方法,基于密度的方法:DBSCAN,孤立点检测——数据分析与R语言 Lecture 10聚类dist( )函数各种类与类之间距离计算的方法动态聚类:K-means方法kmeans( )函数K-means算法的优缺点基于有代表性的点的技术...
  • R语言常用算法

    千次阅读 2016-03-31 10:28:30
    1、聚类 常用的包: fpc,cluster,pvclust,mclust 基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara ...基于层次的方法: hclust, ...基于密度的方法: dbscan 基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust 基于
  • 聚类算法(part1)--DBSCAN

    2020-07-07 19:53:39
    DBSCAN是一种简单、有效的基于密度的聚类算法,它解释了基于密度的聚类方法的许多重要概念。 基于中心的方法 在基于中心的方法中,数据集中特定点的密度通过对该点EpsEpsEps半径之内的点计数(包括点本身)来估计。...
  • R语言的聚类分析

    2017-12-26 16:44:39
    R语言实现多种聚类方法,包括k-means聚类,pamk聚类,层次聚类,基于密度的dbscan算法的聚类。
  • 【数据挖掘】使用R语言进行聚类分析

    万次阅读 多人点赞 2018-04-09 15:29:15
    本文主要介绍在R语言中使用k-means和K-Medoids进行聚类分析的方法。一、首先介绍下聚类分析中主要的算法:l K-均值聚类(K-Means) 十大经典算法l K-中心点聚类(K-Medoids)l 密度聚类(DBSCAN)l 系谱聚类...
  • R语言 密度聚类

    2018-03-20 21:59:56
    基于密度扫描的算法能够解决这个问题。思路就是定一个距离半径,定最少有多少个点,然后把可以到达的点都连起来,判定为同类。在r中的实现 library(fpc) newiris [, 1:4] ds <- dbscan(newiris, eps = 0.5, ...
  • R语言实现聚类分析

    万次阅读 多人点赞 2014-07-25 10:57:40
    l 密度聚类(DBSCAN) l 系谱聚类(HC) l 期望最大化聚类(EM)  十大经典算法   聚类算法 软件包 主要函数 K-means stats kmeans() K-Med
  • R语言--聚类分析

    2019-07-12 12:17:00
    聚类分析是在样本个体的类别归属未知的情况下的分类...聚类算法: K-均值聚类(K-Means) K-中心点聚类(K-Medoids) 密度聚类(Densit-based Spatial Clustering of Application with Noise,DBSCAN) 系谱聚类(H...
  • R语言使用密度聚类笔法处理数据

    千次阅读 2017-06-13 08:28:43
    除了使用距离作为聚类指标,还可以使用密度指标来对数据进行聚类处理,将分布稠密的样本与分布稀疏的样本分离开。DBSCAN是最著名的密度聚类算法
  • 基于R语言的聚类(谱聚类)

    千次阅读 2017-12-18 11:36:42
    在这一讲当中,我们谈一谈谱聚类,谱聚类和DBSCAN这种聚类方法一样,都是适用于那种奇形怪状的数据集,绝大多数都是人造数据集,比如下图: 像这种样子的数据,k-means或者一般基于距离的聚类算法都会无效。基于...
  • 博客目录

    千次阅读 2017-09-04 20:41:40
    R语言学习笔记R实现机器学习R机器学习(一)——一元回归R机器学习(二)——非线性回归R机器学习(三)——多元回归R机器学习(四)——logistics回归R机器学习(五)——决策树ID3算法R机器学习(六)——决策树C...
  • 去年学聚类算法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...
  • 使用python绘制出P-R曲线 一、安装第三方库 pip install sklearning ...它具有各种分类,回归和聚类算法,包括支持向量机,随机森林,梯度提升,k均值和DBSCAN,并且旨在与Python数值科学图书馆NumP
  • scikit-learn 是一个基于SciPy和Numpy的开源机器学习模块,包括分类、回归、聚类系列算法,主要算法有SVM、逻辑回归、朴素贝叶斯、Kmeans、DBSCAN等,目前由INRI 资助,偶尔Google也资助一点。 项目主页: ...

空空如也

空空如也

1 2
收藏数 26
精华内容 10
关键字:

dbscan算法r语言