Python密度聚类算法-DBSCAN实践

本文主要内容：

前言 DBSCAN聚类算法 参数选择 DBSCAN算法迭代可视化展示 常用评估方法：轮廓系数 用Python实现DBSCAN聚类算法

一、密度前言

去年学聚类算法的聚类R语言的时候，有层次聚类、算法实践系统聚类、密度K-means聚类、聚类K中心聚类，算法实践最后呢，密度被DBSCAN聚类算法迷上了。聚类

为什么呢，算法实践首先它可以发现任何形状的密度簇，其次我认为它的聚类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。算法实践

下面贴上它的密度官方解释：

DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的聚类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算法实践区域划分为簇，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、网站模板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服务器租用样本点，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，样本密度大的云服务器成一类呗，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!

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] = [uMicrosoft 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，说明同类样本相距越近，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 

结果： 0.364