问题描述
我最近一直在研究R的DBSCAN，用于公交研究，我希望有人可以帮助我处理这个特定的数据集。
我的数据集摘要如下所述。
BTIME ATIME
1029 20001 21249
2944 24832 25687
6876 25231 26179
11120 20364 21259
11428 25550 26398
12447 24208 25172
我想做的是使用BTIME作为x轴，ATIME作为y轴对这些数据进行聚类。一对BTIME和ATIME代表地铁乘客的登机时间和到达时间。
有关更多说明，我将添加我的总数据集的散点图。
但是，如果我将数据集划分为不同的较小时间段，则散点图如下所示。 我将其称为示例数据集。
如果我对第二个图像（样本数据集）执行DBSCAN聚类，则按预期执行聚类。
但是，似乎DBSCAN无法在较小规模的总数据集上执行聚类。可能是因为数据太密集。
所以我的问题是， 是否可以在整个数据集中执行聚类？ 应该使用什么标准来分隔数据的时间尺度
我认为整个数据集非常密集，这就是为什么我尝试在一个示例时间段内进行聚类。
如果我将总数据分成较小的时间尺度，该如何为每个分离的数据集选择超参数？如果我查看这些数据，则数据的分布在总和中都相似数据集和分离的样本数据集。
衷心感谢您的一些建议。
解决方法
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