はじめに

　DBSCANは、密度ベースのクラスタリング手法の1つです。sklearnライブラリを用いることで簡単に実装できます。...できますが、前処理(正規化)や後処理(クラスタリング結果とデータの紐づけ、クラスタごとにデータの分割)を毎回行うのが面倒だなー、と思ってます。
　ですので、今回の記事は前処理・後処理を含めて2次元配列を対象としたDBSCANを関数化を行いました。

　今回の記事では、関数化にフォーカスを当てて記事を作成するため、理論的な部分については最低限となります。

DBSCAN

　クラスタリングといえば距離ベースのk-meansが有名ですが、外れ値との相性がよくない・クラスタ数をしてする必要があり、結果への影響が大きいなどのデメリットがあります。(理解しやすく実装しやすい・大規模なデータセットをうまく扱えるなどのメリットもあるため、全然使えないと手法ではありません。)
　DBSCANは、密度ベースのクラスタリング手法で、データ点の密集領域を1つのクラスターとし、逆に低密度の領域はノイズとみなすという手法です。
　外れ値を簡単に特定できノイズの多いデータセットに向いている・クラスタ数は自動で決定されるといったメリットがあります。
　疎なデータセットではあまりうまく動作しない・epsやminPtsパラメータの影響を受けやすいというデメリットがあります。(eps、minPtsについては、後述します。)

パラメーター

eps
最大でどの程度離れた2点を同じクラスターに属するとみなすかを決めるパラメーター
minPts
クラスターとみなすための最小限の点の数。minPts未満の点しかない場合は、ノイズとして扱われます。

アルゴリズム

　各点について、他のすべての点からの距離を計算し、もし距離がeps以下ならば、その点xに隣接する点としてマークする。その点がminPts以上の隣接点がある場合には、クラスターとしてマークします。
　この手順を繰り返すことでクラスタリングを行っていきます。
　ざっくり説明ですので、詳細を知りたい方は、以下をご覧ください。

コード

前処理(正規化)

　epsを0-1に収めるため、Min-Max normalizationにて正規化を行います。
　列ごとに指標が異なる場合は、引数axis=1を使用して、列ごとに正規化を行ってください。

DBSCAN.py

    #正規化
    normalize_dataset = preprocessing.minmax_scale(dataset)

クラスタリング

　DBSCANを行います。eps,min_sample, metricにはそれぞれ以下の値を指定してください。

eps：0-1。大きくすると離れた点をクラスタに取り込みやすくなります。
min_sample：2以上の整数。クラスタを形成する最低の数を指定して下さい。

DBSCAN.py

    #クラスタリング
    dbscan_dataset = cluster.DBSCAN(eps = eps, min_samples = min_sample).fit_predict(normalize_dataset)

後処理(各クラスタを要素とするリスト作成)

　DBSCANを実行して出力された各点のクラスタを基準に、各クラスタを要素とするリストを作成します。

DBSCAN.py

    #クラスタ数抽出
    data_class = np.unique(dbscan_dataset)
    #各クラスタのデータ数を取得
    class_list = [np.count_nonzero(dbscan_dataset == dc) for dc in data_class]
    #データセットにクラスタを紐づけ
    cluster_dataset = np.insert(dataset, col, dbscan_dataset, axis = 1)
    #クラスタ順にソート
    sorted_dataset = cluster_dataset[np.argsort(cluster_dataset[:, col])]

    #データセットをクラスタごとにlistに格納
    start, end = 0, 0
    cluster_list = []
    for cl in class_list:
        end += cl
        cluster_list.append(sorted_dataset[start:end, :col])
        start = end

全体

データ作成から、出力までの全コードを以下に記載します。
データは0-30の整数を50行2列でランダム作成し、ランダムシードは11としています。

今回は、eps=0.2, min_sample=3としています。

DBSCAN.py

import numpy as np
from sklearn import cluster, preprocessing


def DBSCAN_(dataset, eps = 0.5, min_sample = 4):
    col = dataset.shape[1]
    #正規化
    normalize_dataset = preprocessing.minmax_scale(dataset)
    #クラスタリング
    dbscan_dataset = cluster.DBSCAN(eps = eps, min_samples = min_sample).fit_predict(normalize_dataset)
    #クラスタ数抽出
    data_class = np.unique(dbscan_dataset)
    #各クラスタのデータ数を取得
    class_list = [np.count_nonzero(dbscan_dataset == dc) for dc in data_class]
    #データセットにクラスタを紐づけ
    cluster_dataset = np.insert(dataset, col, dbscan_dataset, axis = 1)
    #クラスタ順にソート
    sorted_dataset = cluster_dataset[np.argsort(cluster_dataset[:, col])]

    #データセットをクラスタごとにlistに格納
    start, end = 0, 0
    cluster_list = []
    for cl in class_list:
        end += cl
        cluster_list.append(sorted_dataset[start:end, :col])
        start = end
    return data_class, cluster_list

if __name__ == "__main__":
    #データ作成
    np.random.seed(seed = 11)
    data = np.random.randint(0, 30, (50, 2))
    #DBSCANにてクララスタリング
    data_class, cluster_list = DBSCAN_(data, eps = 0.2, min_sample = 3)

実行結果

　plotする部分のコードは本題から逸れるため、割愛させていただきます。
　xは外れ値、その他は各色ごとに1クラスタとなっております。

最後に

　今回は、前処理・後処理を含めたDBSCANの関数化を行いました。今後も、面倒だなーと感じている部分を関数・クラス化して、楽をできるようにしていこうと思います。

参考

S-Analysis
生命医学をハックする