DBSCAN（基于密度的带噪声应用空间聚类算法）

DBSCAN 如何工作

DBSCAN 基于密度可达性概念运行。它将聚类定义为数据点的密集区域，并由密度较低的区域分隔开来。该算法依赖于两个关键参数："ε"（eps）和 "最小点"（minPts）。ε定义了两点之间被视为邻居的最大距离，实质上是为每个点设定了一个半径。MinPts 规定了一个点的ε邻域（包括该点本身）内被归类为 "核心点 "所需的最小点数。

积分分类如下

• 核心点：核心点：在ε半径范围内至少有 minPts 邻居的点。这些点构成了一个群集的内部。
• 边界点：可从核心点到达但本身没有 minPts 邻居的点。它们位于群集的边缘。
• 噪声点（异常值）：既不是核心点也不是边界点的点。它们位于低密度区域。

该算法从一个任意点开始，检索其ε邻域。如果它是一个核心点，就会启动一个新的簇。然后，该算法通过添加所有可直接到达的点（邻居）并迭代探索其邻域来扩展该簇。这个过程一直持续到没有点可以添加到任何聚类中为止。

主要优势

与其他聚类算法相比，DBSCAN 具有多项优势：

• 有效处理噪声：它能明确识别和标注噪声点，而许多其他算法都很难做到这一点。
• 任意聚类形状：它可以找到非球形的聚类，这与K-means 聚类等假设聚类为凸形或球形的算法不同。
• 无需预先指定簇数：聚类数量由算法根据数据的密度结构决定。

但是，它可能对选择的 eps 和 minPts在高维数据中，由于"维数诅咒".

实际应用

DBSCAN 能够找到密集组并隔离异常值，因此在各个领域都很有价值：

1. 异常检测：识别金融领域的异常交易，检测网络入侵以加强数据安全，或发现制造质量控制中的瑕疵品，通常是对制造系统中计算机视觉的补充。
2. 地理空间数据分析：在地图上对事件（如犯罪或疾病爆发）的地点进行分组以确定热点，分析客户分布以进行零售规划，或在卫星图像分析中了解模式。这有助于为智慧城市开发人工智能解决方案。

DBSCAN 和Ultralytics

超数据分析 Ultralytics生态系统主要关注监督学习模型，如 Ultralytics YOLO等监督学习模型，用于物体检测和图像分割等任务。虽然 DBSCAN 并没有直接在YOLO 核心训练循环中实现，但密度分析的基本原理与之相关。在分析数据集或解释检测模型输出（如对检测到的物体进行聚类）时，了解空间分布和密度至关重要。此外，Ultralytics HUB还提供了用于管理和分析数据集的工具，这与数据探索的大背景相吻合，其中 DBSCAN 等聚类技术发挥了重要作用。

有关更深入的技术细节，请参阅scikit-learn DBSCAN 文档等资源或原始研究论文："在有噪声的大型空间数据库中发现聚类的基于密度的算法"。