进行此操作。
我想使用DBSCAN clustering algorithm来检测数据集中的异常值。由于这是一种无监督的学习方法，我是否需要在培训和测试数据中将数据集拆分，或者对DBSCAN algorithm进行测试是不可能的？出于离群检测原因，我应该用整个数据集喂食DBSCAN model吗？
如果可以测试DBSCAN，您能否建议使用Python？
您不需要将数据拆分为测试和训练。但是，如果您想评估模型，则应从原始数据中获得标记的数据示例。还有其他无监督的方法，但是它们比较了哪种聚类方法相对于您尝试的其他方法(算法或其他超参数(。
我建议阅读-https：//scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html第2.3.10节显示了用于评估聚类模型的各种方法，以及实现它们所需的Sklearn API。
您可以根据问题声明选择哪种最适合您的要求。
用于离群值检测，使用实际离群检测算法而不是dbscan。
dbscan检测到的噪声是不是与异常值相同的噪声。如果您的数据都是均匀的随机数据，则应将其视为"噪声"，但它们都不是异常值。所有数据都是正常的噪声。
让我在这里添加另一个重要点：
您无法测试无监督的学习方法。无监督的学习方法的主要思想是定义一个非定位的目标。
机器学习中的监督学习方法 ->火车/测试或火车/开发/测试拆分
无监督的学习 ->不拆分
根据您的数据集的离群值，还有其他统计方法可以识别离群值：
定量
z得分