Explication détaillée de l'algorithme DBSCAN en Python

L'algorithme DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) est une méthode de clustering basée sur la densité qui peut regrouper des points de données présentant des caractéristiques similaires dans une seule catégorie et identifier les valeurs aberrantes. En Python, en appelant la fonction DBSCAN dans la bibliothèque scikit-learn, vous pouvez facilement implémenter cet algorithme et effectuer rapidement une analyse cluster sur les données. Cet article présentera en détail l'algorithme DBSCAN en Python.

1. Bases de l'algorithme DBSCAN

L'algorithme DBSCAN est un algorithme de clustering basé sur la densité. Son idée de base est de former un cluster dans une zone avec une densité de points de données plus élevée. Il y a deux paramètres importants dans l'algorithme : le rayon de voisinage (ε) et le nombre minimum d'échantillons (MinPts). Le rayon du quartier représente un certain point comme centre, et tous les points de données dans le cercle avec ε comme rayon sont appelés le voisinage du point. Le nombre minimum d'échantillons fait référence au nombre minimum de points de données dans le quartier If. le voisinage du point est Si le nombre de points de données dans le domaine est inférieur à MinPts, le point est considéré comme un point de bruit.

Le cœur de l'algorithme consiste à regrouper des points de données en calculant la densité de chaque point (la densité est le nombre de points contenus dans le rayon de voisinage du point). Plus précisément, l'algorithme part d'un point non étiqueté et étend de manière récursive la taille du cluster en calculant la densité des autres points à proximité du point jusqu'à ce que le seuil de densité soit atteint ou qu'aucun autre point ne puisse rejoindre le cluster.

Enfin, l'algorithme marquera tous les points non étiquetés du cluster comme membres du cluster et sélectionnera un nouveau point non étiqueté parmi les points non visités comme point de départ pour poursuivre l'expansion récursive. Ce processus est répété jusqu'à ce qu'il n'y ait plus de points non étiquetés et que le processus de regroupement se termine.

2. Fonction DBSCAN en Python

En Python, l'algorithme DBSCAN peut être facilement implémenté en appelant la fonction DBSCAN dans la bibliothèque scikit-learn. La syntaxe de cette fonction est la suivante :

sklearn.cluster.DBSCAN(eps=0.5,min_samples=5,metric='euclidean',algorithm='auto',leaf_size=30,p=1,n_jobs=None)

où eps représente le rayon du quartier, min_samples représente le nombre minimum d'échantillons, metric représente la méthode de mesure de la distance, algorithm représente la méthode de calcul, leaf_size représente la taille du nœud feuille, p représente l'indice Minkovsky et n_jobs représente le nombre de tâches .

3. Utiliser Python pour le clustering DBSCAN

Ce qui suit utilise un exemple spécifique pour montrer comment utiliser Python pour le clustering DBSCAN.

Tout d'abord, nous devons importer la bibliothèque appropriée et générer un ensemble de données aléatoires, le code est le suivant :

from sklearn.datasets import make_blobs
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

X, _ = make_blobs(n_samples=1000, centers=5, random_state=42)

Ensuite, nous pouvons dessiner le tableau de distribution des points de données, comme indiqué ci-dessous :

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1])
plt.show()

Ensuite, nous pouvons utiliser la fonction DBSCAN Cluster Analysis, le code est le suivant :

from sklearn.cluster import DBSCAN

dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
dbscan.fit(X)

Parmi eux, la sensibilité du clustering de points de données est ajustée en définissant les paramètres eps et min_samples. Si eps est trop petit et min_samples est trop grand, l'effet de clustering sera relativement faible ; si eps est trop grand et min_samples est trop petit, il sera difficile de séparer les différents clusters.

Nous pouvons ajuster les paramètres eps et min_samples pour observer les changements dans l'effet de clustering. Le code est le suivant :

eps_list = [0.1, 0.3, 0.5, 0.7]
min_samples_list = [2, 5, 8, 11]

fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8))
axes = axes.flatten()

for i, (eps, min_samples) in enumerate(zip(eps_list, min_samples_list)):
    dbscan = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples)
    dbscan.fit(X)
    
    unique_labels = set(dbscan.labels_)
    colors = [plt.cm.Spectral(each) for each in np.linspace(0, 1, len(unique_labels))]
    
    for k, col in zip(unique_labels, colors):
        if k == -1:
            col = [0, 0, 0, 1]
            
        class_member_mask = (dbscan.labels_ == k)
        xy = X[class_member_mask]
        
        axes[i].scatter(xy[:, 0], xy[:, 1], s=50, c=col)

    axes[i].set_title(f"eps={eps}, min_samples={min_samples}")
    axes[i].axis('off')
    
plt.tight_layout()
plt.show()

En exécutant le code ci-dessus, nous pouvons obtenir l'effet de clustering sous différentes combinaisons de paramètres eps et min_samples, comme indiqué ci-dessous :

Comme le montre la figure ci-dessus, lorsque eps =0,5, min_samples=5 Quand , l'effet de clustering est le meilleur.

4. Avantages et inconvénients de DBSCAN

L'algorithme de clustering DBSCAN présente les avantages suivants :

1. Il peut découvrir des clusters de n'importe quelle forme sans spécifier le nombre de clusters à l'avance.
2. Capacité à détecter les valeurs aberrantes et les valeurs aberrantes.
3. Peut fonctionner très rapidement en une seule visite d'analyse.

Les inconvénients de l'algorithme de clustering DBSCAN incluent :

1. est sensible à la sélection des paramètres, et les paramètres eps et min_samples doivent être ajustés pour obtenir le meilleur effet de clustering.
2. Pour les données de grande dimension et les clusters de densités différentes, l'effet de clustering peut s'aggraver.

5. Résumé

Cet article présente l'algorithme de clustering DBSCAN en Python, y compris la base de l'algorithme, l'utilisation de la fonction DBSCAN et comment effectuer une analyse de cluster en Python. Grâce à des exemples de démonstrations, nous comprenons l'impact des paramètres sur les effets de clustering et maîtrisons les compétences d'ajustement des paramètres. Dans le même temps, nous comprenons également les avantages et les inconvénients de l'algorithme DBSCAN afin de pouvoir choisir l'algorithme de clustering approprié dans des applications pratiques.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!