Python机器学习——DBSCAN聚类

密度聚类(Density-based Clustering)假设聚类结构能够通过样本分布的紧密程度来确定。DBSCAN是常用的密度聚类算法,它通过一组邻域参数(ϵϵ,MinPtsMinPts)来描述样本分布的紧密程度。给定数据集DD={x⃗ 1,x⃗ 2,x⃗ 3,...,x⃗ Nx→1,x→2,x→3,...,x→N},数据集属性定义如下。

  • ϵϵ-邻域:Nϵ(x⃗ i)Nϵ(x→i)={x⃗ j∈D|distance(x⃗ i,x⃗ j)x→j∈D|distance(x→i,x→j)≤ϵ≤ϵ},Nϵ(x⃗ i)Nϵ(x→i)包含了样本集DD中与x⃗ ix→i距离不大于ϵϵ的所有样本。

  • 核心对象core object:若|Nϵ(x⃗ i)Nϵ(x→i)|≥MinPts≥MinPts,则称x⃗ ix→i是一个核心对象。即:若x⃗ ix→i的ϵϵ-邻域中至少包含MinPtsMinPts个样本,则称x⃗ ix→i是一个核心对象。

  • 密度直达directly density-reachable:若x⃗ ix→i是一个核心对象,且x⃗ j∈x→j∈Nϵ(x⃗ i)Nϵ(x→i),则称x⃗ jx→j由x⃗ ix→i密度直达,记作x⃗ ix→i–>x⃗ jx→j。

  • 密度可达density-reachable:对于x⃗ ix→i和x⃗ jx→j,若存在样本序列(p⃗ 0,p⃗ 1,p⃗ 2,...,p⃗ m,p⃗ m+1p→0,p→1,p→2,...,p→m,p→m+1),其中p⃗ 0p→0=x⃗ ix→i,p⃗ m+1p→m+1=x⃗ jx→j,p⃗ s∈D,s=1,2,...,mp→s∈D,s=1,2,...,m。如果p⃗ s+1p→s+1由p⃗ s,s=1,2,...,mp→s,s=1,2,...,m密度直达,则称x⃗ jx→j由x⃗ ix→i密度可达,记作x⃗ ix→i~>x⃗ jx→j。

  • 密度相连density-connected:对于x⃗ ix→i和x⃗ jx→j,若存在x⃗ kx→k,使得x⃗ ix→i和x⃗ jx→j均由x⃗ kx→k密度可达,则称x⃗ jx→j由x⃗ ix→i密度相连,记作x⃗ ix→i~x⃗ jx→j。

  DBSCAN算法的定义:给定邻域参数(ϵϵ,MinPtsMinPts),一个簇C⊆DC⊆D是满足下列性质的非空样本子集:

  • 接性connectivity:若x⃗ i∈C,x⃗ j∈Cx→i∈C,x→j∈C,则x⃗ ix→i~x⃗ jx→j
  • 大性maximality:若x⃗ i∈Cx→i∈C,且→xi→xi~>x⃗ jx→j,则x⃗ j∈Cx→j∈C 
    即一个簇是由密度可达关系导出的最大的密度相连样本集合。

  DBSCAN算法的思想:若x⃗ x→为核心对象,则x⃗ x→密度可达的所有样本组成的集合X={x⃗ ∗∈D|x⃗ x→∗∈D|x→~>x⃗ ∗x→∗},可以证明XX就是满足连接性与最大性的簇。于是DBSCAN算法首选任选数据集中的一个核心对象作为种子seedseed,再由此出发确定相应的聚类簇。

下面给出DBSCAN算法:

  • 输入

    • 数据集DD={x⃗ 1,x⃗ 2,x⃗ 3,...,x⃗ Nx→1,x→2,x→3,...,x→N}
    • 邻域参数(ϵϵ,MinPtsMinPts)
  • 输出:簇划分CC={C1,C2,...,CkC1,C2,...,Ck}

  • 算法步骤如下: 
    • 初始化核心对象集合为空集:Ω=∅∅
    • 寻找核心对象:遍历所有的样本点x⃗ i,i=1,2,...,Nx→i,i=1,2,...,N,计算Nϵ(x⃗ i)Nϵ(x→i),如果|Nϵ(x⃗ i)Nϵ(x→i)|≥MinPts≥MinPts,则Ω=Ω⋃⋃{x⃗ ix→i}
    • 迭代:以任一未访问过的核心对象为出发点,找出有其密度可达的样本生成的聚类簇,直到所有的核心对象都被访问为止

Python 实战

  DBSCANDBSCAN是sciki−kearnsciki−kearn提供的密度聚类算法模型,其原型为:

class sklearn.cluster.DBSCAN(eps=0.5,min_samples=5,metric='euclidean',algorithm='auto',leaf_size=30,p=None,random_state=None)
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参数

  • epseps:ϵϵ参数,用于确定邻域大小。
  • min_samplesmin_samples:MinPtsMinPts参数,用于判断核心对象。
  • metricmetric:一个字符串或可调用对象,用于计算距离。如果是字符串,则必须是在metrics.pairwise.calculate_distance中指定。
  • algorithmalgorithm:一个字符串,用于计算两点间距离并找出最近邻的点,可以为如下: 
    • ‘autoauto’:由算法自动取舍合适的算法。
    • ‘ball_treeball_tree’:用ball树来搜索。
    • ‘kd_treekd_tree’:用kd树搜索。
    • ‘brutebrute’:暴力搜索。
  • leaf_sizeleaf_size:一个整数,用于指定当algorithm=ball_tree或kd_tree时,树的叶节点大小。该参数会影响构建树,搜索最近邻的速度,同时影响树的内存。
  • random_staterandom_state:被废弃的接口,将在scikit-learn v 0.18中移除。

属性

  • core_sample_indices_core_sample_indices_:核心样本在原始训练集中的位置。
  • components_components_:核心样本的一份副本。
  • labels_labels_:每个样本所属的簇标记。对于噪声样本,其簇标记为-1副本。

方法

  • fit(X[,y,sample_weight])fit(X[,y,sample_weight]):训练模型。
  • fit_predict(X[,y,sample_weight])fit_predict(X[,y,sample_weight]):训练模型并预测每个样本所属的簇标记。
#导包
from sklearn import cluster
from sklearn.metrics import adjusted_rand_score
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
from sklearn import mixture
from sklearn.svm.libsvm import predict
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#产生数据
def create_data(centers,num=100,std=0.7):
X,labels_true = make_blobs(n_samples=num,centers=centers, cluster_std=std)
return X,labels_true
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"""
数据作图
"""
def plot_data(*data):
X,labels_true=data
labels=np.unique(labels_true)
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(1,1,1)
colors='rgbycm'
for i,label in enumerate(labels):
position=labels_true==label
ax.scatter(X[position,0],X[position,1],label="cluster %d"%label),
color=colors[i%len(colors)] ax.legend(loc="best",framealpha=0.5)
ax.set_xlabel("X[0]")
ax.set_ylabel("Y[1]")
ax.set_title("data")
plt.show()
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Python机器学习——DBSCAN聚类

#测试函数
def test_DBSCAN(*data):
X,labels_true = data
clst = cluster.DBSCAN();
predict_labels = clst.fit_predict(X)
print("ARI:%s"%adjusted_rand_score(labels_true,predict_labels))
print("Core sample num:%d"%len(clst.core_sample_indices_))
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#结果
ARI:0.330307120902
Core sample num:991
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  其中ARIARI指标为0.330307120902,该值越大越好,DBSCAN根据密度,将原始数据集划分为991个簇。

下面考察ϵϵ参数的影响:

def test_DBSCAN_epsilon(*data):
X,labels_true = data
epsilons = np.logspace(-1,1.5)
ARIs=[]
Core_nums = []
for epsilon in epsilons:
clst = cluster.DBSCAN(eps=epsilon)
predicted_labels = clst.fit_predict(X)
ARIs.append(adjusted_rand_score(labels_true,predicted_labels))
Core_nums.append(len(clst.core_sample_indices_)) fig = plt.figure(figsize=(10,5))
ax = fig.add_subplot(1,2,1)
ax.plot(epsilons,ARIs,marker = '+')
ax.set_xscale('log')
ax.set_xlabel(r"$\epsilon$")
ax.set_ylim(0,1)
ax.set_ylabel('ARI') ax = fig.add_subplot(1,2,2)
ax.plot(epsilons,Core_nums,marker='o')
ax.set_xscale('log')
ax.set_xlabel(r"$\epsilon$")
ax.set_ylabel('Core_num') fig.suptitle("DBSCAN")
plt.show()
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centers = [[1,1],[1,2],[2,2],[10,20]]
X,labels_true = create_data(centers,1000,0.5)
test_DBSCAN_epsilon(X,labels_true)
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ϵϵ参数的影响结果如上图所示:

  可以看到ARIARI指数随着ϵϵ的增长,先上升后保持平稳,最后悬崖式下降。悬崖式下降是因为我们产生的训练样本的间距比较小,最远的两个样本之间的距离不超过30,当ϵϵ过大时,所有的点都在一个邻域中。 
  样本核心数量随着ϵϵ的增长而上升,这是因为随着ϵϵ的增长,样本点的邻域在扩展,则样本点邻域中的样本会增多,这就产生了更多满足条件的核心样本点。但是样本集中的样本数量有限,因此核心样本点的数量增长到一定数目后会趋于稳定。

下面接着考察MinPtsMinPts参数的影响:

def test_DBSCAN_min_samples(*data):
X,labels_true=data
min_samples=range(1,100)
ARIs=[]
Core_nums=[]
for num in min_samples:
clst=cluster.DBSCAN(min_samples=num)
predicted_labels=clst.fit_predict(X)
ARIs.append(adjusted_rand_score(labels_true, predicted_labels))
Core_nums.append(len(clst.core_sample_indices_)) fig=plt.figure(figsize=(10,5))
ax=fig.add_subplot(1,2,1)
ax.plot(min_samples,ARIs,marker='+')
ax.set_xlabel("min_samples")
ax.set_ylim(0,1)
ax.set_ylabel('ARI') ax=fig.add_subplot(1,2,2)
ax.plot(min_samples,Core_nums,marker='o')
ax.set_xlabel("min_samples")
ax.set_ylabel('Core_nums') fig.suptitle("DBSCAN")
plt.show()
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centers = [[1,1],[1,2],[2,2],[10,20]]
X,labels_true = create_data(centers,1000,0.5)
test_DBSCAN_min_samples(X,labels_true)
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Python机器学习——DBSCAN聚类

MinPtsMinPts参数的影响结果如下:

  可以看出ARIARI指数随着MinPtsMinPts的增长,平稳地下降。而核心样本数量随着MinPtsMinPts的增长基本呈线性下降,这是因为随着MinPtsMinPts的增长,样本点的邻域中必须包含更多的样本才能使它成为一个核心点。因此产生的样本点数量越来越少。

有关ARIARI,请参考:

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