如何在 kNN-DBSCAN 中引入其他先驗知識或約束條件,以進一步提高聚類效果?
在 kNN-DBSCAN 中引入其他先驗知識或約束條件可以通過以下幾種方式來提高聚類效果：
使用領域知識：根據特定應用領域的知識，設置合適的超參數（如 𝜖 和 𝑀）。例如，在生物信息學中，根據基因表達數據的特性來調整這些參數，可以提高聚類的準確性。
結合其他特徵：在計算距離時，可以考慮引入其他特徵或權重，這樣可以使得某些特徵在聚類過程中更具影響力。例如，對於文本數據，可以根據詞頻-逆文檔頻率（TF-IDF）來加權距離計算。
約束聚類：引入約束條件（如必須在同一聚類中的點對或必須在不同聚類中的點對）可以幫助引導聚類過程，從而提高聚類的質量。這可以通過在 kNN-DBSCAN 中添加約束條件來實現，例如在計算可達性時考慮這些約束。
多尺度聚類：在不同的尺度上進行聚類，然後將結果整合，可以捕捉到數據中的多樣性和複雜性。這可以通過在 kNN-DBSCAN 中使用多個 𝜖 值來實現。