DBSCANのepsとminPtsを選択するルーチン

DBSCANは、いくつかの文献によると最もよく引用されるクラスタリングアルゴリズムであり、密度に基づいて任意の形状のクラスターを見つけることができます。2つのパラメーターeps（近傍半径として）とminPts（ポイントをコアポイントと見なすための最小近傍）があり、これらに大きく依存していると思います。

これらのパラメーターを選択するためのルーチンまたは一般的に使用される方法はありますか？

これらのパラメータを選択する方法を提案する出版物がたくさんあります。

最も注目すべきはOPTICSです。これは、イプシロンパラメーターを排除するDBSCANバリエーションです。「可能なすべてのイプシロンでDBSCANを実行する」とおおまかに見ることができる階層的な結果を生成します。

minPtsのために、私がやることをお勧めしませ自動方法に依存しているが、あなたにドメイン知識。

優れたクラスタリングアルゴリズムにはパラメーターがあり、必要に応じてカスタマイズできます。

見落としたパラメータは距離関数です。DBSCANで最初に行うことは、アプリケーションに適した距離関数を見つけることです。ユークリッド距離がすべてのアプリケーションに最適であることに依存しないでください！