K-Means和DBScan聚类的区别

先来看一下K-Means和DBScan聚类的基本讲解。

K-Means是一种基于距离度量的聚类算法，它将数据集划分为K个聚类，使得同一聚类中的数据点具有相似的特征，而不同聚类中的数据点差别较大。K-Means算法的基本思想是随机选取K个质心，然后将数据集中的每个数据点都分配到离它最近的质心所在的聚簇中，然后计算新的质心，重复以上过程，直到质心不再变化或达到一定的迭代次数。

DBScan是一种基于密度的聚类算法，它将数据点划分为密度相连的不同簇。DBScan算法的基本思想是对于某个点，如果它周围的点密度较大，则说明它属于一个簇，否则为噪音点。DBScan算法需要设置两个参数，一个是eps，表示在eps范围内距离认为是相连的点，另一个是min_samples，表示在该密度内才能被认为是簇。

K-Means和DBScan的区别可以从以下几点来看：

1. 聚类形状：

K-Means算法将簇看作是凸形的，因此只适用于凸形状的聚类。而DBScan算法可以处理凸形状、非凸形状以及其他形状的数据。

1. 数据大小：

K-Means算法需要预先设置聚类的个数K，因此适用于数据比较大的情况。而DBScan算法不需要预先设置聚类的个数，因此适用于数据比较小的情况。

1. 处理噪音：

K-Means算法对噪音点比较敏感，如果将噪音点也考虑进去，会对聚类结果产生很大的影响。而DBScan算法可以自动将噪音点从簇中排除。

下面举例说明两种算法的聚类效果：

假设我们有一个二维数据集，其中包含三个簇，分别为圆、矩形和三角形：

使用K-Means算法进行聚类，设置K=3，得到的聚类结果如下：

可以看到，由于K-Means算法将簇看作是凸形的，因此不能很好的处理非凸形状的簇，导致三角形和矩形被分为同一簇。

同样的数据集使用DBScan算法进行聚类，设置eps=0.5和min_samples=3，得到的聚类结果如下：

可以看到，DBScan算法能够很好地处理非凸形状的簇，并且能够自动排除噪音点。

总之，选择何种聚类算法要根据数据集的特点来选择，只有根据实际情况选择适合的算法才能得到较好的聚类效果。