如何计算k距离图中的膝盖？

Question

我想对DBSCAN算法进行一些改进，用户不需要输入参数(minPts和Eps)。我的想法是使用K距离图，但是计算这个图的“膝盖”的最好方法是什么呢？当情节中有两个或两个以上的膝盖时，如何计算？

哪里可以找到一些DBSCAN改进的源代码，比如AUTODBSCAN、VDBSCAN、PDBSCAN或DBSCAN？我正在寻找一些基本的东西，但我找不到一个好的帮助。也许你在某个地方见过源代码样本？

Answer 1

DBSCAN已经被改进为死亡。

在谷歌学者中，它有5361个引用，并且可能是这些“改进”DBSCAN的1000+。其中可能有十几个使用了k距离图。但这些都没有在实践中使用。

如果你想继续这一行的研究，最好了解一下从那以后做了什么。特别是，请看一看完全消除Epsilon参数的光学(除了使用索引时的性能原因)。

还请看一下最初的DBSCAN作者之一Joerg的HDBSCAN*。除了他在光学和GDBSCAN方面的工作外，这可能是最重要的DBSCAN扩展。