解释 HDBSCAN 聚类的行为

Question

我有一个包含 6 个元素的数据集。我使用 Gower 距离计算了距离矩阵，得到了以下矩阵：

通过查看这个矩阵，我可以看出元素 #0 与元素 #4 和 #5 最相似，所以我假设 HDBSCAN 的输出是将它们聚集在一起，并假设其余的是异常值；然而，事实并非如此。

clusterer = hdbscan.HDBSCAN(min_cluster_size=2, min_samples=3, metric='precomputed',cluster_selection_epsilon=0.1, cluster_selection_method = 'eom').fit(distance_matrix)

集群形成：

簇 0: {元素 #0, 元素 #2}

簇 1： {元素 #4，元素 #5}

异常值： {元素 #1，元素 #3}

这是我不理解的行为。此外，参数 cluster_selection_epsilon 和 cluster_selection_method 似乎对我的结果根本没有影响，我不明白为什么。

我再次尝试将参数更改为 min_cluster_size=2, min_samples=1

集群形成：

簇 0: {元素 #0, 元素 #2, 元素 #4, 元素 #5}

簇 1： {元素 #1，元素 #3}

参数的任何其他变化都会导致所有点都被归类为异常值。

有人可以帮助解释这种行为，并解释为什么 cluster_selection_epsilon 和 cluster_selection_method 不影响形成的簇。我认为通过将 cluster_selection_epsilon 设置为 0.1，我将确保簇内的点之间的距离为 0.1 或更小（例如，元素 #0 和元素 #2 不会聚集在一起）

下面是两个聚类试验的直观表示：

Answer 1

在help page中提到，hdbscan的核心是1）计算相互可达距离和2）应用单链接算法。由于您没有那么多数据点并且您的距离度量是预先计算的，您可以看到您的聚类是由单个链接决定的：

import numpy as np
import hdbscan
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

x = np.array([[0.0, 0.741, 0.344, 1.0, 0.062, 0.084],
 [0.741, 0.0, 0.648, 0.592, 0.678, 0.657],
 [0.344, 0.648, 0.0, 0.648, 0.282, 0.261],
 [1.0, 0.592, 0.655, 0.0, 0.937, 0.916],
 [0.062, 0.678, 0.282, 0.937, 0.0, 0.107],
 [0.084, 0.65, 0.261, 0.916, 0.107, 0.0]])

clusterer = hdbscan.HDBSCAN(min_cluster_size=2,min_samples=1,
                            metric='precomputed').fit(x)
clusterer.single_linkage_tree_.plot(cmap='viridis', colorbar=True)

结果将是：

clusterer.labels_

[0 1 0 1 0 0]

因为最小簇数必须为 2。所以实现这一点的唯一方法是将元素 0,2,4,5 放在一起。

一个快速的解决方案是简单地砍掉树并得到你想要的集群：

clusterer.single_linkage_tree_.get_clusters(0.15, min_cluster_size=2)

[ 0 -1 -1 -1  0  0]

或者您只需使用 sklearn.cluster.AgglomerativeClustering 中的内容，因为您不依赖 hdbscan 来计算距离指标。

解释 HDBSCAN 聚类的行为

Explain Behavior of HDBSCAN Clustering

python

cluster-analysis

hierarchical-clustering

scikit-learn

hdbscan