python - 意外的 sklearn dbscan 结果

Question

我已经实现了一个简单的代码来聚类简单的点数组，但结果是出乎意料的。

代码：

from pandas import DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
from sklearn.cluster import DBSCAN

x1 = [[10.0, 1.0], [10.0, 2.0], [10.0, 10.0], [10.0, 10.0], [10.0, 23.0], [10.0, 22.0]]
x2 = [[20.0, 2.0], [20.0, 15.0], [20.0, 26.0], [20.0, 13.0], [20.0, 32.0], [20.0, 35.0]]
x3 = [[30.0, 25.0], [30.0, 28.0], [30.0, 17.0], [30.0, 16.0], [30.0, 15.0], [30.0, 38.0]]
x4 = [[40.0, 1.0], [40.0, 2.0], [40.0, 16.0], [40.0, 41.0], [40.0, 40.0], [40.0, 39.0]]
x5 = [[60.0, 1.0], [60.0, 10.0], [60.0, 12.0], [60.0, 32.0], [60.0, 33.0], [60.0, 50.0]]

df1 = DataFrame(data= x1) 
df2 = DataFrame(data= x2)
df3 = DataFrame(data= x3)
df4 = DataFrame(data= x4)
df5 = DataFrame(data= x5)

data = df5

dbscan_opt=DBSCAN(eps=1,min_samples=2)
dbscan_opt.fit(data[[0,1]])
data['DBSCAN_opt_labels']=dbscan_opt.labels_
data['DBSCAN_opt_labels'].value_counts()

# Plotting the resulting clusters
colors=['purple','red','blue','green']
plt.figure(figsize=(6,6))
plt.scatter(data[0],data[1],c=data['DBSCAN_opt_labels'],cmap=matplotlib.colors.ListedColormap(colors),s=60)
plt.title('DBSCAN Clustering',fontsize=20)
plt.xlabel('Feature 1',fontsize=14)
plt.ylabel('Feature 2',fontsize=14)
plt.show()

结果：

红色圆圈表示我期望一个集群，但算法将它们检测为噪声点..

你能帮我修复 DBSCAN 的参数以检测它们吗？

谢谢你！

Answer 1

我发现了问题。 有限的颜色列表。 我应该添加更多 colors 因为 DBSCAN 生成新的集群但颜色相同，这是我的错误。

所以现在工作正常：

dbscan_opt=DBSCAN(eps=3.0,min_samples=1).fit(data[[0,1]])

data['DBSCAN_opt_labels']=dbscan_opt.labels_
data['DBSCAN_opt_labels'].value_counts()

print(data)

# Plotting the resulting clusters
colors=['purple','red','blue','green', 'magenta', 'teal', 'black']
plt.figure(figsize=(6,6))
plt.scatter(data[0],data[1],c=data['DBSCAN_opt_labels'],cmap=matplotlib.colors.ListedColormap(colors),s=60)
plt.title('DBSCAN Clustering',fontsize=20)
plt.xlabel('Feature 1',fontsize=14)
plt.ylabel('Feature 2',fontsize=14)
plt.show()