如何计算k距离情节的膝盖？

Question

我想实现DBSCAN算法的某种改进，其中用户不需要输入输入参数（Minpts和EPS）。我的想法是使用k距离图，但是计算这个情节的“膝盖”的最佳方法是什么？如何计算在情节上有2个或更多膝盖？

在哪里可以找到一些dbscan改进的源代码，如autodbscan，vdbscan，pdbscan或dbscan-dlp？我正在寻找一些基础知识，但我可以找到一个很好的帮助。也许你已经看到了某处的示例源代码？

Answer 1

dbscan已经是改善了死亡。

在谷歌学者中，它有5361个引文，可能有1000多个“改善”DBSCAN。可能有十几个使用k距离图。但这些都不用于实践中。

如果您想继续这一研究线，最好更新以自从以来的完成。 特别是，看看光学器件，它们完全与epsilon参数一起使用（除了使用索引时的性能原因除外）。

还通过原始的DBSCAN作者之一看HDBSCAN * Joerg Sander。除了他在光学和GDBSCAN的工作之外，这可能是最重要的DBSCAN延伸。