EMアルゴリズムを使用して、1つのデータセットでDBSCANのパラメータ（eps、minpts）を決定する方法はありますか？

Question

最近パブリックデータセットに対してDBSCANクラスタリングを使用することを選択しました。しかし、パラメータEpsとminptsは非常に敏感であるため、全体のデータセットに対して優れたパフォーマンスを持つ良好なパラメータ値を得ることは非常に困難です。 DBSCANのパラメータをチューニングするときに余計なことがあるようです。私は、EMアルゴリズムを使ってGMMモデルのパラメータを調整することができることを知っています。EMアルゴリズムをDBSCANに使用することが可能かどうか疑問です。私はそれについていくつかのアイデアや提案が必要です。誰もそれを前に試した？

Answer 1

GMMは確率モデルであるため、ガウス混合モデルによるEMアルゴリズムはうまくいきます。それは各点の確率をもたらし、確率を最大にするためにモデルパラメータを推論する方法を知っています。

DBSCANにフラグを立てても意味がありません。この連結モデルには「確率」はありません。接続されているのはバイナリプロパティなので、これを最大限にしようとすれば、すべてが接続されます。イプシロン=不一致。