DBSCAN和边境点

Question

据说DBSCAN在边界点上并不一致，取决于它首先指定哪个群集。 是否存在DBSCAN的变体，它考虑了每个群集中边界点接近（eps）的点数，当它想要将边界点分配给其中一个群集时？

Answer 1

在重要的情况下，每个两个集群的点数通常为1。

更好的领带破坏者将是距离，但即便如此也可以有联系。

这是一个微不足道的修改，很容易在后处理中实现：对于每个边界点，找到最近的核心点，并使用该标签。

然而，重要吗？

群集永远不会完美。我们在这里谈论一个罕见的情况，其中最好的＆＃34; （对于＆＃34;最佳＆＃34;，基于两个硬阈值）的相当特别的定义，分配通常会使0.000差异到最终结果。

如果我没有弄错的话，DBSCAN作者建议你也可以将这些点分配给两个群集。这应该是最符合定义的解决方案（边界点 可从两个集群中到达）。但它使一切变得更加复杂。因为许多用户希望每个点在一个漂亮的数字列中都有一个标签，而不必处理这种特殊情况。

Answer 2

有点晚了，但仍然是：首先，边界点本身必须是核心点，因为在其epsilon邻域中必须至少有另外一个对象，可以直接从该对象达到密度。否则它将无法连接到群集。

根据定义，DBSCAN结果是确定性的。核心点和噪声点，但没有边界点，因此：如果一个边界点可以从两个群集中密度到达，则实际上取决于处理或您的实现，将其分配给哪个群集。