我一直在 scipy 和 sklearn 中寻找针对我遇到的特定问题的聚类算法。我需要某种方法将 N 个粒子群表征为 k 个组，其中 k 不一定知道，除此之外，没有已知的先验链接长度（类似于 question）。
我已经尝试过 kmeans，如果您知道需要多少个集群，它会很有效。我试过 dbscan，除非您告诉它是停止寻找（或开始寻找）集群的特征长度尺度，否则效果不佳。问题是，我可能有数千个这样的粒子簇，我不能花时间告诉 kmeans/dbscan 算法它们应该如何处理。
以下是 dbscan 查找内容的示例：
您可以看到这里确实有两个独立的粒子群，虽然调整了 epsilon 因子（相邻簇之间的最大距离参数），但我根本无法看到这两个粒子群。
还有其他算法可以在这里工作吗？我正在寻找最少的信息 - 换句话说，我希望算法能够就什么可以构成一个单独的集群做出“智能”决策。
【问题讨论】：
标签： cluster-analysis k-means dbscan
使用 DBSCAN 时，它可以帮助缩放/标准化数据或 预先确定距离，以便对 epsilon 的估计是相对的。
有一个 DBSCAN 的实现 - 我认为它是一个 Anony-Mousse 某处表示为“漂浮” - ，它来了 具有 epsilon 估计函数。只要不喂它，它就可以工作 使用大型数据集。
github上有几个incomplete versions的OPTICS。可能是 你可以找到一个来适应你的目的。仍然 试图弄清楚我自己，minPts 有什么影响，使用一个和 相同的提取方法。
【讨论】：
我找到了一个不需要先验信息/猜测并且非常适合我要求它做的事情。它被称为Mean Shift，位于SciKit-Learn。它也相对较快（与亲和传播等其他算法相比）。
这是它给出的一个例子：
我还想指出，在文档中指出它可能无法很好地扩展。
【讨论】：
bandwidth 作为输入，对我来说听起来不像“没有先验”信息？
您的绘图表明您选择的minPts 参数方式太小了。
看看OPTICS，它不再需要DBSCAN的epsilon参数了。
【讨论】：
您可以尝试最小生成树（zahn 算法），然后删除类似于 alpha 形状的最长边。我将它与 delaunay 三角剖分和凹壳一起使用：http://www.phpdevpad.de/geofence。您也可以尝试分层集群，例如 clusterfck。
【讨论】：