DBSCAN

组件介绍

“DBSCAN” 控件主要是基于密度的聚类算法来划分数据。

DBSCAN（英语：Density-based spatial clustering of applications with noise）算法是以密度为本的：给定某空间里的一个点集合，这算法能把附近的点分成一组（有很多相邻点的点），并标记出位于低密度区域的局外点。

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• 输入：
  • data：数据集
• 输出：
  • data：处理后的数据集

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页面介绍

点击 “DBSCAN” 控件查看参数配置页面，如下图所示：

点击“查看图表”按钮，查看绘制的DBSCAN邻接点距离计算图：

参数选项

选项	说明	取值范围	样例值
最小包含点数	核心点的邻节点树量	1~100	4
扫描半径	两个样本点之间的最大距离	0.00000001~1000	0.5
度量	对数据进行分组的距离度量   欧几里得（Eclidean）：两点间的直线距离   曼哈顿（Manhattan）：所有属性的绝对差值之和   余弦（Cosine）：内积空间中两个向量的夹角的余弦值	欧几里得 曼哈顿 余弦	欧几里得

详细参数说明

使用案例

在下图所示的案例中，使用 “加载文件”（File） 控件加载数据集，连接 “DBSCAN” 控件进行聚类，之后连接 “查看数据”（Data Table） 控件查看聚类结果。

案例中加载 iris 数据集，案例中控件的配置以及执行结果如下图所示。