我如何使用 cluster.stats() 作为 dbscan 的结果

Question

当我写作时

db<-dbscan(mydata, eps=3, MinPts = 5, scale = FALSE, 
           method = c("hybrid", "raw","dist"), 
           seeds = TRUE, showplot = FALSE, countmode = NULL)

cluster.stats(mydata, db$cluster)

Error in db$cluster : $ operator is invalid for atomic vectors
In addition: Warning message:
In as.dist.default(d) : non-square matrix

所以， dbscan的结果写cluster.stats( )的权利是什么

Answer 1

来自cluster.stats(d, ...的文档

d 距离对象（由 dist 生成）或案例之间的距离矩阵。

clustering一个整数向量，长度为个案数，表示聚类。簇必须从 1 到簇数编号。

noisecluster 逻辑。如果TRUE，则假设聚类中最大的聚类数表示“噪声类”，即不属于任何聚类的点。这些点在计算簇内和簇间距离的所有函数（包括验证索引）时不考虑在内。

您应该将noisecluster 与 DBSCAN 一起使用，因此请确保最大的簇数是噪声簇。不幸的是，这与 fpc.dbscan 函数的簇编号不匹配，因此您将必须更正此问题。

还要了解，许多测量方法不适用于非凸簇和噪声 - 因此它们可能对 DBSCAN 不是很有用。

注意R (fpc) 版本的 DBSCAN 不是很快。如果它不是用R 而是用 C 或 Fortran 编写的，它可能会快 10 倍；并且不支持数据索引。