我想在一些GPS坐标上实现R中的DBSCAN。我有一个距离矩阵（dist_matrix），我将其输入以下函数：
dbscan :: dbscan（dis_matrix，eps = 50，minPts = 5，borderPoints = TRUE）fpc :: dbscan（dis_matrix，eps = 50，MinPts = 5，method =“dist”）
并且我在两个函数的集群数量方面获得了非常不同的结果，并且如果一个点是一个噪点或者属于一个集群。基本上，两种算法之间的结果不一致。我不知道他们为什么会产生这些非常不同的结果，尽管我们在虹膜数据中看到http://www.sthda.com/english/wiki/wiki.php?id_contents=7940，两个函数都做了同样的事情。
我的距离矩阵[来自一个函数（geosphere :: distm），它计算超过2000个坐标之间的空间距离。
此外，我根据这个伪代码源编码dbscan：https://cse.buffalo.edu/~jing/cse601/fa13/materials/clustering_density.pdf我的结果等于我从fpc包中获得的结果。任何人都可以注意到它们的不同之处我已经调查了两个函数，但没有找到任何东西。
geosphere::distm的文档说它不返回dist对象而是返回矩阵。 dbscan::dbscan假设您有一个数据矩阵而不是距离。首先使用dist将矩阵转换为as.dist对象。这应该解决问题。