DBSCAN

이번에는 클러스터링 알고리즘중 밀도 방식의 클러스터링을 사용하는 DBSCAN(Density-based spatial clustering of applications with noise) 에 대해서 알아보도록 한다.

밀도 기반의 클러스터링은 점이 세밀하게 몰려 있어서 밀도가 높은 부분을 클러스터링 하는 방식이다.

쉽게 설명하면, 어느점을 기준으로 반경 x내에 점이 n개 이상 있으면 하나의 군집으로 인식하는 방식이다.

먼저 점 p가 있다고 할때, 점 p에서 부터 거리 e (epsilon)내에 점이 m(minPts) 개 있으면 하나의 군집으로 인식한다고 하자. 이 조건 즉 거리 e 내에 점 m개를 가지고 있는 점 p를 core point (중심점) 이라고 한다.

DBSCAN 알고리즘을 사용하려면 기준점 부터의 거리 epsilon값과, 이 반경내에 있는 점의 수 minPts를 인자로 전달해야 한다

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()


labels = pd.DataFrame(iris.target)
labels.columns=['labels']
data = pd.DataFrame(iris.data)
data.columns=['Sepal length','Sepal width','Petal length','Petal width']
feature = data[ ['Sepal length','Sepal width','Petal length','Petal width']]
data = pd.concat([data,labels],axis=1)

data.head()

sklearn.cluster.DBSCAN

class sklearn.cluster.DBSCAN(eps=0.5, *, min_samples=5, metric='euclidean', metric_params=None, algorithm='auto', leaf_size=30, p=None, n_jobs=None)

import matplotlib.pyplot  as plt
import seaborn as sns

# create model and prediction
model = DBSCAN(min_samples=6)
predict = pd.DataFrame(model.fit_predict(feature))
predict.columns=['predict']

# concatenate labels to df as a new column
r = pd.concat([feature,predict],axis=1)

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# scatter plot
fig = plt.figure( figsize=(6,6))
ax = Axes3D(fig, rect=[0, 0, .95, 1], elev=48, azim=134)
ax.scatter(r['Sepal length'],r['Sepal width'],r['Petal length'],c=r['predict'],alpha=0.5)
ax.set_xlabel('Sepal lenth')
ax.set_ylabel('Sepal width')
ax.set_zlabel('Petal length')
plt.show()