我对HDBSCAN中以下参数的差异感到困惑

1. min_cluster_size
2. min_samples
3. cluster_selection_epsilon

如果我理解错了，请纠正我。

对于min_samples，如果设置为7，那么形成的_clusters需要有7个或更多的点。对于cluster_selection_epsilon，如果设置为0.5米，那么任何相距超过0.5米的_clusters都不会被合并成一个。也就是说，每个_clusters只会包括相距0.5米或更少的点。

这与min_cluster_size有什么不同？

回答：

它们从技术上讲执行了两种不同的事情。

min_samples = 核心点的最小邻居数量。这个值越高，将被视为噪声/异常值丢弃的点就越多。这是HDBScan中DBScan部分的参数。

min_cluster_size = 最终_clusters的最小尺寸。这个值越高，_clusters的尺寸就越大。这是HDBScan中H部分的参数。

增加min_samples会增大_clusters的尺寸，但这是通过DBSCAN将数据作为异常值丢弃来实现的。

相比之下，增加min_cluster_size而保持min_samples较小，会保留那些异常值，但会将较小的_clusters与其最相似的邻居合并，直到所有_clusters都超过min_cluster_size。

所以：

1. 如果你想要许多高度特定的_clusters，使用较小的min_samples和较小的min_cluster_size。
2. 如果你想要更概括的_clusters但仍希望保留大部分细节，使用较小的min_samples和较大的min_cluster_size。
3. 如果你想要非常非常概括的_clusters并希望在_clusters中丢弃大量噪声，使用较大的min_samples和较大的min_cluster_size。

（据我所知，不可能将min_samples设置得比min_cluster_size大）