Осознавая, что кластеры dbscan не обязательно имеют центры кластеров, но для задачи обнаружения аномалий я хочу обнаруживать данные, которые являются выбросами / далеко от обычных кластеров. Есть ли способ сделать это с помощью dbscan sklearn?






Вместо этого для обнаружения аномалий используйте алгоритм обнаружения аномалий.
Есть братья и сестры, производные от DBSCAN именно для этой цели. Например, LOF и LoOP и kNN и ...
DBSCAN находит «зашумленные» точки, не назначенные ни одному кластеру. Их можно рассматривать как точки, не приближающиеся ни к каким кластерам. Это то, что ты хочешь?