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作者：张丹，R语言中文社区专栏特邀作者，《R的极客理想》系列图书作者，民生银行大数据中心数据分析师，前况客创始人兼CTO。

个人博客 http://fens.me， Alexa全球排名70k。

前言

聚类是一种将数据点按一定规则分群的机器学习技术，k-Means聚类是被用的最广泛的也最容易理解的一种。除了K-Means的方法，其实还有很多种不同的聚类方法，本文将给大家介绍基于密度的聚类，我们可以通过使用dbscan包来实现。

目录

一、DBSCAN基于密度的聚类

二、dbscan包介绍

三、kNN()函数使用

四、dbscan()函数使用

五、hdbscan()函数使用

一、DBSCAN基于密度的聚类

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）聚类算法，它是一种基于高密度连通区域的基于密度的聚类算法，能够将具有足够高密度的区域划分为簇，并在具有噪声的数据中发现任意形状的簇。

DBSCAN需要两个重要参数：epsilon(eps)和最小点(minPts)。参数eps定义了点x附近的邻域半径ε，它被称为x的最邻居。参数minPts是eps半径内的最小邻居数。

上图中(a)，数据集中的任何点x邻居(6=minPts)都被标记为核心点，ε是半径。上图中(b)，x为核心点，y的邻居小于(4

dbscan算法将数据点分为三类：

核心点：在半径eps内含有超过minPts数目的点。

边界点：在半径eps内点的数量小于使用DBSCAN进行聚类的时候，不需要预先指定簇的个数，最终的簇的个数不确定。minPts,但是落在核心点的邻域内的点。

噪音点：既不是核心点也不是边界点的点

DBSCAN算法的执行过程

1、DBSCAN算法随机从一个未被访问的数据点x开始，以eps为半径搜索范围内的所有邻域点。

2、如果x点在该邻域内有足够数量的点，数量大于等于minPts，则聚类过程开始，并且当前数据点成为新簇中的第一个核心点。否则，该点将被标记为噪声。该点都会被标记为“已访问”。

3、新簇中的每个核心点x，它的eps距离邻域内的点会归为同簇。eps邻域内的所有点都属于同一个簇，然后对才添加到簇中的所有新点重复上述过程。

4、重复步骤2和3两个过程，直到确定了簇中的所有点才停止，即访问和标记了聚类的eps邻域内的所有点。

5、当完成了这个簇的划分，就开始处理新的未访问的点，发现新的簇或者是噪声。重复上述过程，直到所有点被标记为已访问才停止。这样就完成了，对所有点的聚类过程。

优点和缺点

DBSCAN具有很多优点，提前不需要确定簇的数量。不同于Mean-shift算法，当数据点非常不同时，会将它们单纯地引入簇中，DBSCAN能将异常值识别为噪声。另外，它能够很好地找到任意大小和任意形状的簇。

DBSCAN算法的主要缺点是，当数据簇密度不均匀时，它的效果不如其他算法好。这是因为当密度变化时，用于识别邻近点的距离阈值ε和minPoints的设置将随着簇而变化。在处理高维数据时也会出现这种缺点，因为难以估计距离阈值eps。

二、dbscan包介绍

dbscan包，提供了基于密度的有噪声聚类算法的快速实现，包括 DBSCAN（基于密度的具有噪声的应用的空间聚类），OPTICS（用于识别聚类结构的排序点），HDBSCAN（分层DBSCAN）和LOF（局部异常因子）算法，dbscan底层使用C++编程，并建立kd树的数据结构进行更快的K最近邻搜索，从而实现加速。

本文的系统环境为：

Win10 64bit

R 3.4.2 x86_64

dbscan包的安装非常简单，只需要一条命令就能完成。

1~ R

2>install.packages("dbscan")

3> library(dbscan)

函数列表：

dbscan(), 实现DBSCAN算法

optics(), 实现OPTICS算法

hdbscan(), 实现带层次DBSCAN算法

sNNclust(), 实现共享聚类算法

jpclust(), Jarvis-Patrick聚类算法

lof(), 局部异常因子得分算法

extractFOSC(),集群优选框架，可以通过参数化来执行聚类。

frNN(), 找到固定半径最近的邻居

kNN(), 最近邻算法，找到最近的k个邻居

sNN(), 找到最近的共享邻居数量

pointdensity(), 计算每个数据点的局部密度

kNNdist()，计算最近的k个邻居的距离

kNNdistplot()，画图，最近距离

hullplot(), 画图，集群的凸壳

dbscan包，提供了多个好用的函数，我们接下来先介绍3个函数，分别是kNN()，dbscan(), hdbscan()，其他的函数等以后有时间，再单独进行使用介绍。

三、kNN()函数使用

kNN()函数，使用kd-tree数据结构，用来快速查找数据集中的所有k个最近邻居。

函数定义：

1kNN(x, k, sort =TRUE, search ="kdtree", bucketSize =10, splitRule ="suggest", approx =0)

参数列表

x，数据矩阵，dist对象或kNN对象。

k，要查找的邻居数量。

sort，按距离对邻居进行排序。

search，最近邻搜索策略，使用kdtree，linear或dist三选一，默认为kdtree。

bucketSize，kd-tree叶子节点的最大值。

splitRule，kd-tree的拆分规则，默认用SUGGEST。

approx，使用近似方法，加速计算。

函数使用：以iris鸢尾花的数据集，做为样本。聚类是不需要有事前有定义的，所以我们把iris的种属列去掉。

1# 去掉种属列

2>iris2<-iris[, -5]

3>head(iris2)

4Sepal.LengthSepal.WidthPetal.LengthPetal.Width

51          5.13.51.40.2

62          4.93.01.40.2

73          4.73.21.30.2

84          4.63.11.50.2

95          5.03.61.40.2

106          5.43.91.70.4

使用kNN()函数，来计算iris2数据集中，每个值最近的5个点。

1# 查询最近邻的5个点

2> nn <- kNN(iris2, k=5)

3

4# 打印nn对象

5> nn

6k-nearest neighborsfor150objects (k=5).

7Available fields: dist, id, k,sort

8

9# 查询nn的属性列表

10> attributes(nn)

11$names

12[1]"dist""id""k""sort"

13

14$class

15[1]"kNN""NN"

打印出，每个点最近邻的5个点。行，为每个点索引值，列，为最近邻的5个点，输出的矩阵为索引值。

1> head(nn$id)

212345

3[1,]185402829

4[2,]3546131026

5[3,]48471346

6[4,]483031346

7[5,]38118418

8[6,]1911494520

打印出，每个点与最近的5个点的距离值。行，为每个点的索引，列，为最近邻的5个点，输出的矩阵为距离值。

1> head(nn$dist)

212345

3[1,]0.10000000.14142140.14142140.14142140.1414214

4[2,]0.14142140.14142140.14142140.17320510.2236068

5[3,]0.14142140.24494900.26457510.26457510.2645751

6[4,]0.14142140.17320510.22360680.24494900.2645751

7[5,]0.14142140.14142140.17320510.17320510.2236068

8[6,]0.33166250.34641020.36055510.37416570.3872983

如果我们要查看索引为33的点，与哪5个点最紧邻，可以用下面的方法。

1# 设置索引

2> idx<-33

3

4#

 打印与33，最近邻的5个点的索引

5>nn$id[idx,]

61  2  3  4  5

734 47 20 49 11

8

9#

 画图

10>cols = ifelse(1:nrow(iris2) %in% nn$id[idx,],"red","black")

11>cols[idx]<-'blue'

12> plot(iris2,pch = 19, col = cols)

我们的数据集是多列的，把每2列组合形成的二维平面，都进行输出。蓝色表示索引为33的点，红色表示最紧邻的5个点，黑色表示其他的点。

从图中，可以很直观的看到，这几点确实是密集的在一起，也就是找到了最近邻。

接下来，我们画出连线图，选取第一列(Sepal.Length)和第二列(Sepal.Width)，按取画出最紧邻前5连接路径。

1> plot(nn, iris2)

通过连接路径，我们就能很清晰的看到，最紧邻算法的分组过程，连接在一起的就够成了一个分组，没有连接在一起的就是另外的分组，上图中可以看出来分成了2个组。

再对nn进行二次最近邻计算，画出前2的连接路径。

1> plot(kNN(nn, k = 2), iris2)

四、dbscan()函数使用

dbscan是一种基于密度的聚类算法，这类密度聚类算法一般假定类别可以通过样本分布的紧密程度决定。同一类别的样本，他们之间的紧密相连的，也就是说，在该类别任意样本周围不远处一定有同类别的样本存在。

函数定义：

1dbscan(x, eps, minPts =5, weights =NULL, borderPoints =TRUE,...)

参数解释：

x， 矩阵或者距离对象，frNN对象。

eps，半径的大小。

minPts， 半径区域中的最小点数量，默认为5

weights， 数据点的权重，仅用于加权聚类

borderPoints，边界点是否为噪声，默认为TRUE；为FALSE时，边界点为噪声。

…，将附加参数传递给固定半径最近邻搜索算法，调用frNN。

函数使用：以iris鸢尾花的数据集，做为样本。聚类是不需要有事前有定义的，所以我们把iris的种属列去掉。

1# 去掉种属列

2>iris2<-iris[, -5]

3>head(iris2)

4Sepal.LengthSepal.WidthPetal.LengthPetal.Width

51          5.13.51.40.2

62          4.93.01.40.2

73          4.73.21.30.2

84          4.63.11.50.2

95          5.03.61.40.2

106          5.43.91.70.4

在使用dbscan函数时，我们要输出2个参数，eps和minPts。

eps，值可以使用绘制k-距离曲线(k-distance graph)方法得到，在k-距离曲线图明显拐点位置为较好的参数。若参数设置过小，大部分数据不能聚类；若参数设置过大，多个簇和大部分对象会归并到同一个簇中。

minPts，通常让minPts≥dim+1，其中dim表示数据集聚类数据的维度。若该值选取过小，则稀疏簇中结果由于密度小于minPts，从而被认为是边界点儿不被用于在类的进一步扩展；若该值过大，则密度较大的两个邻近簇可能被合并为同一簇。

下面我们通过绘制k-距离曲线，寻找knee，即明显拐点位置为对应较好的参数，找到适合的eps值。使用kNNdistplot()函数，让参数k=dim + 1，dim为数据集列的个数，iris2是4列，那么设置k=5。

1# 画出最近距离图

2> kNNdistplot(iris2, k = 5)

3>abline(h=0.5, col ="red", lty=2)

kNNdistplot()会计算点矩阵中的k=5的最近邻的距离，然后按距离从小到大排序后，以图形进行展示。x轴为距离的序号，y轴为距离的值。图中黑色的线，从左到右y值越来越大。

通过人眼识别，k-距离曲线上有明显拐点，我们以y=0.5平行于x轴画一条红色线，突出标识。所以，最后确认的eps为0.5。

调用dbscan()函数，进行对iris2数据集进行聚类，eps=0.5，minPts=5。

1> res<-dbscan(iris2,eps=0.5,minPts=5)

2>

res

3DBSCAN clustering for 150 objects.

4Parameters: eps = 0.5, minPts = 5

5The clustering contains 2 cluster(s) and 17 noise points.

6

70  1  2

817 49 84

9

10Available fields: cluster, eps, minPts

聚类后，一共分成了2组，第1组49个值，第2组84个值，另外，第0组17个值为噪声点。把聚类的结果画图展示。

1>pairs(iris, col = res$cluster+ 1L)

数据集是多列的，把每2列组合形成的二维平面，都进行输出。红色点表示第1组，绿色点表示为第2组，黑色点表示噪声点。这样就完成了有噪声的基于密度的dbscan聚类。

五、hdbscan()函数使用

hdbscan()，快速实现了分层DBSCAN算法，与stats包中的hclust()方法形成的传统分层聚类方法类似。

函数定义：

1hdbscan(x, minPts, xdist =NULL,gen_hdbscan_tree =FALSE, gen_simplified_tree =FALSE)

参数解释：

x，矩阵或者距离对象

minPts，区域中的最小点数量

xdist，dist对象，可以提前算出来，当参数传入

gen_hdbscan_tree，生成一个hdbscan树

gen_simplified_tree，生成一个简化的树结构

3.1 iris鸢尾花的数据集

以iris鸢尾花的数据集，做为样本，去掉种属列。设置minPts =5让当前群集中最小的数量为5，开始聚类。

1> hcl<-hdbscan(iris2, minPts =5);hcl

2HDBSCAN clusteringfor150objects.

3Parameters: minPts =5

4The clustering contains2cluster(s)and0noise points.

5

612

710050

8

9Available fields: cluster, minPts, cluster_scores, membership_prob, outlier_scores, hc

聚类后，一共分成了2组，第1组100个值，第2组50个值，没有噪声点。生成的hcl对象包括6个属性。

属性解释

cluster，表明属性哪个群集，零表示噪声点。

minPts，群集中最小的数量

cluster_scores，每个突出（“平坦”）群集的稳定性分数之和。

membership_prob，群集内某点的“概率”或个体稳定性

outlier_scores，每个点的异常值

hc，层次结构对象

把聚类的结果画图展示。

1>plot(iris2, col=hcl$cluster+1, pch=20)

数据集是多列的，把每2列组合形成的二维平面，都进行输出。红色点表示第1组，绿色点表示为第2组，这样就完成了hdbscan聚类。

打印hcl对象层次结构，包括150个数据，聚法方法是健壮单一的，距离是相互可达。

1> hcl$hc

2

3Call:

4hdbscan(x = iris2, minPts =5)

5

6Cluster method   : robustsingle

7Distance         : mutual reachability

8Numberofobjects:150

画出层次的合并过程图

1>plot(hcl$hc, main="HDBSCAN* Hierarchy")

从图可以清楚的看出，主要的2类的分支，区分度比较高。

3.2 moons数据集

由于iris数据集用hdbscan聚类获得的结果，与真实的数据分类结果不一致。我们再用dbscan包自带的数据集moons做一下测试。

先准备数据，加载moons数据集，了解数据基本情况，画出散点图。

1# 加载dbscan自带数据集

2>data("moons")

3> head(moons)

4X          Y

51 -0.41520756  1.0357347

62  0.05878098  0.3043343

73  1.10937860 -0.5097378

84  1.54094828 -0.4275496

95  0.92909498 -0.5323878

106 -0.86932470  0.5471548

11

12#

 画出散点图

13> plot(moons, pch=20)

用hdbscan()函数，实现层次dbscan算法。

1> cl <- hdbscan(moons, minPts =5)

2> cl

3HDBSCAN clusteringfor100objects.

4Parameters: minPts =5

5The clustering contains3cluster(s)and0noise points.

6

7123

8252550

9

10Available fields: cluster, minPts, cluster_scores, membership_prob, outlier_scores, hc

一共100条数据，被分成了3类，没有噪声。把聚类的结果画图展示。

1# 画图

2>plot(moons, col=cl$cluster+1, pch=20)

打印层次结构

1> cl$hc

2Call:

3hdbscan(x = moons, minPts =5)

4

5Cluster method   : robustsingle

6Distance         : mutual reachability

7Numberofobjects:100

画出层次的合并过程图

1>plot(cl$hc, main="HDBSCAN* Hierarchy")

从图可以清楚的看出，主要的3类的分支，区分度比较高。

如果我们想省略分层的细节，我们可以只画出主要分支，并标识类别。

1plot(cl, gradient = c("purple","blue","green","yellow"), show_flat =T)

接下来，我们要对群集的稳定性做一些优化，cluster_scores属性可以查看集群的得分。

1>cl$cluster_scores

21         2         3

3110.70613  90.86559  45.62762

通过membership_prob属性，画图表示个体的稳定性。

1# 打印membership_prob

2>head(cl$membership_prob)

3[1] 0.4354753 0.2893287 0.4778663 0.4035933 0.4574012 0.4904582

4

5#

 计算群集的数量

6>num<-length(cl$cluster_scores)

7

8#

 从彩虹色中取得对应数量的颜色

9> rains<-rainbow(num)

10>cols<-cl$cluster

11>cols[which(cols==1)]<-rains[1]

12>cols[which(cols==2)]<-rains[2]

13>cols[which(cols==3)]<-rains[3]

14

15#

 设置透明度，表示个体的稳定性

16>plot(moons, col=alpha(cols,cl$membership_prob), pch=19)

最后，我们可以在图中，在标记出异常值得分最高的前6个点。

1# 对异常值进行排序，取得分最高的

2>top_outliers <- order(cl$outlier_scores, decreasing = TRUE) %>% head

3>plot(moons, col=alpha(cols,cl$outlier_scores), pch=19)

4> text(moons[top_outliers, ], labels = top_outliers, pos=3)

从图中看到，异常得分高的点(outlier_scores)与个体的稳定性(membership_prob)，并不是同一类点。异常值通常被认为是，偏离其假定的基础分布的离群点。

写

在最后

通过上面3个函数的使用案例，我们了解了如何用dbscan包实现基于密度的聚类方法。真实世界的数据是复杂的，我们用来分析数据的工具也是多样的，多掌握一种工具、多一些知识积累，让我们迎接真实世界数据的挑战吧。

往期精彩：

R语言实现46种距离算法

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