Плотность и пороговая кластеризация в dbscan

Question

Я работаю над некоторыми данными температурных температур промышленных деталей. У меня есть пиксельная температура детали со значениями температуры. Я хочу использовать dbscan идентифицировать части, которые имеют кластеры пикселей в каждой части, где все точки в кластере превышают пороговую температуру. Я пытался использовать dbscan но не знаю, как определить, используя в качестве условий пороговую температуру и размер кластера.

Я попытался выделить только те точки, которые пересекают порог (230), и попытался определить, превышает ли этот кластер определенный размер. Код ниже:c(1,3) являются x,y значения температуры и v это температура.

new<-sub%>%filter(sub$v>230)%>% as.data.frame(.)
db <- fpc::dbscan(new[,c(1,3)], eps =3, MinPts = 10)
plot(db, new[,c(1,3)], main = "DBSCAN", frame = FALSE)

полная часть визуального:

dbscan выход после фильтрации с использованием пороговой температуры ":

Answer 1

Никогда не используйте fpc пакет. использование dbscan вместо!

Я не уверен, является ли DBSCAN подходящим инструментом для вашей задачи, потому что ниже вы говорите о 10х10 регионах. Для этого была бы более подходящей стандартная свертка...

Но кроме этого DBSCAN может работать для вас, при условии, что вы выбираете атрибуты (n, m, f, c? Что все это значит?) И параметры (радиус минт) соответственно. Может быть, ваш эпсилон был слишком мал?