Sie können Strategien finden MinPts und epsilon diskutiert in der ursprünglichen DBSCAN Papierwahl:
Ester, M., Kriegel, HP, Sander, J., & Xu, X. (1996, August). Ein dichte-basierter Algorithmus zum Erkennen von Clustern in großen räumlichen Datenbanken mit Rauschen. in KDD (Bd. 96, Nr. 34, S. 226-231).
Lesen Sie auch auf einige neuere Entwicklungen auf:
Schubert, E., Sander, J., Ester, M., Kriegel, H. P., & Xu, X. (2017). DBSCAN Revisited, Revisited: Warum und wie Sie (noch) DBSCAN verwenden sollten. ACM Transaktionen auf Datenbanksysteme (TODS), 42 (3), 19.
Dieser neuere Artikel auch beschreibt, wie zu setzen, und wie man nicht die Parameter einstellen. Es bietet einige interessante Einblicke, was schiefgehen kann.
Ich habe keine Open-Access-Version dieses Artikels gefunden, aber Sie können Sci-Hub (Wikipedia) verwenden.
Und natürlich, wenn die Wahl von Epsilon schwierig ist, möchten Sie vielleicht stattdessen OPTICS oder HDBSCAN * verwenden.
Das Paket 'fpc' ist * wirklich * schlecht. Benutze es nicht. –