使用DBSCAN进行聚类：如果不预先设置聚类数，如何训练模型？

Question

我正在使用sklearn的内置数据集虹膜进行聚类。在KMeans中，我预先设置了群集数，但是对于DBSCAN而言并非如此。如果不预先设置聚类数，如何训练模型？

我尝试过：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
#%matplotib inline

from sklearn.cluster import DBSCAN,MeanShift
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split,KFold,cross_val_score
from sklearn.metrics import accuracy_score,confusion_matrix

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

dbscan = DBSCAN(eps=0.3,min_samples=10)

dbscan.fit(X,y)

我被卡住了！

Answer 1

DBSCAN在Kmeans上的优势之一是，您无需将集群的数量指定为超参数。 DBSCAN中最重要的参数是对最终簇数有直接影响的epsilon。