如何选择 eps 和 minPts（DBSCAN 算法的两个参数）以获得有效的结果？

Question

我应该使用什么例程或算法来为 DBSCAN 算法提供 eps 和 minPts 参数以获得有效的结果？

Answer 1

DBSCAN 论文建议在 k 距离图中根据维度选择 minPts，根据肘部选择 eps。

在最近的出版物中

Schubert, E.、Sander, J.、Ester, M.、Kriegel, HP 和 Xu, X.（2017 年）。
重新审视 DBSCAN：为什么以及如何（仍然）使用 DBSCAN。
ACM 数据库系统事务 (TODS)，42(3)，19。

作者建议对大型且嘈杂的数据集使用更大的 minpts，并根据您获得的集群是否过大（减少 epsilon）或过多的噪音（增加 epsilon）来调整 epsilon。聚类需要迭代。

那篇论文读起来很有趣，因为它显示了如果您不查看数据可能会出现什么问题。人们过于沉迷于绩效指标，而忘记查看实际数据。