Parameters minpts=4是否是使用DBSCAN算法进行聚类的任何数据集的最佳设置？

关于DBSCAN“”的文章解释说，对于使用DBSCAN对数据点进行聚类的任何数据集，minpts值必须为4。它能为任何每股收益值提供最佳结果吗？

没有“总是最好”这样的东西。作者建议先试试这个值。这并不意味着你有时不应该尝试其他价值观。我通常从minpts=10开始

另外，你还需要改变ε。正确选择epsilon可能比选择minpts更重要。这两个参数不是独立的。增加minpts可能意味着您需要 增加ε，反之亦然。

没有“总是最好”这回事。作者建议先试试这个值。这并不意味着你有时不应该尝试其他价值观。我通常从minpts=10开始

另外，你还需要改变ε。正确选择epsilon可能比选择minpts更重要。这两个参数不是独立的。增加minpts可能意味着您需要

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在以后的工作中，作者建议使用minPts=2*dim作为默认值

J.桑德、M.埃斯特、H.-p.克里格尔和X.徐。1998。
空间数据库中基于密度的聚类：
算法GDBSCAN及其应用。

《数据挖掘与知识发现》2，2（1998），169–194。

如果有重复项，请使用较大的值： “我们的实验表明，该值适用于每个点只出现一次的数据库D，即，如果D实际上是一组点。”

较小的值通常计算效率较高。因此，保持minPts小，但不要太小

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总是研究你的结果。在以后的工作中，作者建议默认使用minPts=2*dim

J.桑德、M.埃斯特、H.-p.克里格尔和X.徐。1998。
空间数据库中基于密度的聚类：
算法GDBSCAN及其应用。

《数据挖掘与知识发现》2，2（1998），169–194。

如果有重复项，请使用较大的值： “我们的实验表明，该值适用于每个点只出现一次的数据库D，即，如果D实际上是一组点。”

较小的值通常计算效率较高。因此，保持minPts小，但不要太小

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总是研究你的结果。未经仔细检查，切勿使用它。

通常，minpts值应>=d+1，其中d是数据点的维度。一般来说，它被认为是minpts=2*d，正如埃里希·舒伯特在第一个答案中提到的

但也有一些情况，比如当您知道数据集包含大量噪声/异常值时，建议将minpts的值设置为较大值

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有时，为了获得minpts的值，您可能必须咨询领域专家

通常，minpts值应该>=d+1，其中d是数据点的维度。一般来说，它被认为是minpts=2*d，正如埃里希·舒伯特在第一个答案中提到的

但也有一些情况，比如当您知道数据集包含大量噪声/异常值时，建议将minpts的值设置为较大值

有时，为了获得minpts的值，您可能必须咨询领域专家