问如何为DBSCAN寻找最优参数？

EN

eps和minpts都被认为是超参数。在给定数据集的情况下，没有确定这些值的算法。相反，它们必须在很大程度上基于您试图解决的问题进行优化。

关于如何优化的一些想法：

随着数据集大小的增加，minpts应该更大。

eps是一个处理您要查找的集群半径的值。为了选择一个值，我们可以执行一种移动技术(一种通常用于确定K-均值聚类中的最优k的类似技术)。

somewhere)

• Plot

• 设k =k值的最近邻

• 的数目，对于数据集中的每个点，计算每个点与其k最近邻之间的平均距离(一些包在X轴上的点数和y轴上的平均距离中构建了这个函数，而您的calculated.

• The结果图应该是增加的(只要您按照平均距离对数组进行越来越多的排序)和凹形。应该有一个点，增长率急剧上升，这个点被称为弯头点，包含你的最佳eps，也就是弯头点的y值。

• 使用不同的k值运行该算法，并比较结果。

如果有一个明确的方法来解决最优值，它将被大量记录下来。就目前而言，我们所能做的就是给出我们最好的猜测。再一次，你想要解决的问题可能会影响你选择肘点的方式--理解这一点很重要。