DBSCAN例题算法详解
dbscan在最坏情况下的时间复杂度是
1、DBSCAN在最坏情况下的时间复杂度是O（N2）。DBSCAN在最坏情况下的时间复杂度是O（N2）是因为在最坏情况下，DBSCAN需要遍历整个数据集，找出所有的核心点，并构建出聚类。这个过程涉及到大量的计算和比较，因此时间复杂度较高。
2、K均值算法的时间复杂度是O（m），而DBSCAN的时间复杂度是O（m^2），除非用于诸如低维欧几里得数据这样的特殊情况。11）DBSCAN多次运行产生相同的结果，而K均值通常使用随机初始化质心，不会产生相同的结果。12）DBSCAN自动地确定簇个数，对于K均值，簇个数需要作为参数指定。
3、特点： 发现任意形状的簇、对噪声数据不敏感、一次扫描、需要密度参数作为停止条件，计算量大和复杂度高 。 DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，这类密度聚类算法一般假定类别可以通过样本分布的紧密程度决定。同一类别的样本，他们之间的紧密相连的，也就是说，在该类别任意样本周围不远处一定有同类别的样本存在。
【数据分析基础】聚类分析
1、聚类分析用于将样本进行分类处理dbscan，通常是以定量数据作为分类标准；用户可自行设置聚类数量，如果不进行设置，系统会提供默认建议；通常情况下，建议用户设置聚类数量介于3~6个之间。
2、聚类分析是一种数据分析技术，它基于数据dbscan的相似性将数据集划分为不同的群组或簇。聚类分析的主要目的是将数据集划分为若干个不同的组或集群，使得同一个集群内的数据对象相互之间具有较高的相似度，而不同集群之间的数据对象相似度较低。
3、聚类分析是一种数据分析方法，用于将一组数据分成不同的组或类别，使每个组内的数据点更相似，而不同组之间的数据点更不相似。这个过程基于数据点之间的相似性或距离度量，并且可以帮助用户发现数据集中的内在结构和模式。聚类分析通常用于数据挖掘、市场细分、图像处理、生物信息学等领域。
4、二阶聚类的自动聚类结果借由统计指标施瓦兹贝叶斯准则（BIC）帮助判断最佳分类数量。判断一个聚类方案的依据是BIC的数值越小，同时，“BIC变化量”的绝对值和“距离测量比率”数值越大，则说明聚类效果越好。
5、与多元分析的其他方法相比，聚类分析是很粗糙的，理论尚不完善，但由于它成功地应用于心理、经济、社会、管理、医学、地质、生态、地震、气象、考古、企业决策等，因此成dbscan了多元分析的重要方法，统计包中都有丰富的软件，对数据进行聚类处理。
DBSCAN聚类算法
dbscan聚类算法原理如下dbscan：只要任意两个样本点是密度直达或密度可达的关系dbscan，那么该两个样本点归为同一簇类，上图的样本点ABCE为同一簇类。因此，DBSCAN算法从数据集D中随机选择一个核心点作为“种子”，由该种子出发确定相应的聚类簇，当遍历完所有核心点时，算法结束。
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）聚类算法，它是一种基于高密度连通区域的、基于密度的聚类算法，能够将具有足够高密度的区域划分为簇，并在具有噪声的数据中发现任意形状的簇。
K-Means和DBSCAN是两个经典聚类算法，将相似数据对象归类一组，不相似数据对象分开。K-means算法基于对象之间聚类进行聚类，需要输入聚类个数。DBSCAN算法基于密度进行聚类，需要确定阈值，两者聚类结果均与输入参数关系很大。DBSCAN可以处理不同大小和不同形状簇，而K-means算法则不适合。
一般来说，此时DBSCAN采用先来后到，先进行聚类的类别簇会标记这个样本为它的类别。也就是说BDSCAN的算法不是完全稳定的算法。
DBSCAN算法，有两个初始参数E（邻域半径）和minPts（E邻域最小点数）需要用户手动设置输入，并且聚类的类簇结果对这两个参数的取值非常敏感，不同的取值将产生不同的聚类结果，其实这也是大多数其dbscan他需要初始化参数聚类算法的弊端。
