如果我在相似度矩阵上应用Scikit的DBSCAN（http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.DBSCAN.html），我会得到一系列标签。其中一些标签是-1。文档称它们为噪声样本。
这些是什么？它们都属于一个集群，还是属于他们自己的集群，因为它们很吵？
谢谢
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这些并不完全是群集的一部分。它们只是不属于任何集群的点，可以被忽略＆＃34;在某种程度上。
请记住，DBSCAN代表＆＃34;基于密度的应用噪声空间聚类。＆＃34; DBSCAN检查以确保一个点在指定范围内有足够的邻居来将点分类到集群中。
但是，如果不符合落入任何主要集群的标准，会发生什么？如果某个点在指定半径内没有足够的邻居被视为群集的一部分，该怎么办？这些是给定-1的群集标签并被视为噪声的点。
那又怎样？
好吧，如果您正在分析数据点而您只对一般集群感兴趣，那么您可以降低数据大小并消除噪音。或者，如果您使用聚类分析对数据进行分类，在某些情况下可以将噪声作为异常值丢弃。
在异常检测中，不适合任何类别的点也很重要，因为它们可能代表问题或罕见事件。