如何使用DBSCAN查找集群的半径

Question

我是新手，想学习不同的DIP技术......所以，我想找出群集间的半径，我知道DBSCAN有两个参数epsilon（群集内半径）和min_sample_points，返回几个参数，如完整性和同质性等，但它们都没有对我有用，我也知道DBSCAN是一个部分群集算法，任何群集间的中心都不在群集中，但就像我在我想知道每个星团的半径，我真的不知道如何。在python中是否有任何内置命令？

Answer 1

DBSCAN不计算＆＃34;半径＆＃34;值。

epsilon参数可以比您的群集小得多。

在您呈现的几何模型中，半径很容易。但是在更复杂的数据中，或者使用任意距离函数，你可以做到比尝试每个点作为潜在的中心。即使这样，这一点对于你的集群来说也是非典型的。

我猜你最直接的匹配是对＃＆＃34;半径＆＃34;是找到最小化到所有其他集群成员的最大距离的点。我认为你必须尝试这一点。这个最小 - 最大距离就是你的半径。

但同样，这并不能保证具有噪声的非凸簇的良好代表点。所以＆＃34; radius＆＃34;可能同样具有误导性。