高权重域名做网站,上海公司公开发行股票1984,网站建设---部署与发布,薪水最高的十大专业DBSCAN 即 Density of Based Spatial Clustering of Applications with Noise#xff0c;带噪声的基于空间密度聚类算法。
算法步骤#xff1a;
初始化#xff1a; 首先#xff0c;为每个数据点分配一个初始聚类标签#xff0c;这里设为0#xff0c;表示该点尚未被分配…DBSCAN 即 Density of Based Spatial Clustering of Applications with Noise带噪声的基于空间密度聚类算法。
算法步骤
初始化 首先为每个数据点分配一个初始聚类标签这里设为0表示该点尚未被分配到一个聚类中。设置一个聚类IDcluster_id初始化为0用于标识不同的聚类。 遍历数据点 遍历数据集中的每个点。如果某点已经被标记即不属于聚类0则跳过该点。查找邻居点 对于每个尚未被标记的点使用get_neighbors函数查找其ε-邻域内的所有邻居点。这通常是通过计算该点与数据集中其他点之间的欧氏距离并比较距离与ε来实现的。处理邻居点数量 如果找到的邻居点数量小于min_pts最小邻居数量则将当前点标记为噪声点标签设为-1。如果邻居点数量大于或等于min_pts则将该点标记为一个新的聚类将cluster_id加1并将该点标签设为新的cluster_id。 扩展聚类 对于每个新发现的聚类中的点即刚被标记为当前cluster_id的点执行expand_cluster函数以进一步扩展聚类。在expand_cluster函数中遍历当前点的所有邻居点并根据其标签进行处理 如果邻居点是噪声点标签为-1则将其标记为当前聚类将标签改为cluster_id。如果邻居点尚未被标记标签为0则将其标记为当前聚类并递归地查找并标记其邻居点如果其邻居点数量也满足min_pts。 返回结果 当所有点都被处理完毕后算法返回每个数据点的最终聚类标签。
下面是代码实现
from collections import Counterimport numpy as np
from sklearn.datasets import make_blobsdef dbscan(data, eps, min_pts):# 初始化每个数据点的聚类标签为 0labels [0] * len(data)# 聚类 idcluster_id 0for i in range(len(data)):if labels[i] ! 0:# 如果数据点已经被标记过则跳过该点继续下一个点continue# 获取当前点的邻居点neighbors get_neighbors(data, i, eps)# 如果邻居点的数量小于最小邻居数量则将当前点标记为噪声点if len(neighbors) min_pts:labels[i] -1else:# 否则增加聚类 idcluster_id 1# 将当前点标记为当前聚类 idlabels[i] cluster_id# 扩展聚类expand_cluster(data, labels, neighbors, cluster_id, eps, min_pts)# 返回每个数据点的聚类标签return labelsdef expand_cluster(data, labels, neighbors, cluster_id, eps, min_pts):# 遍历每个邻居点for neighbor in neighbors:# 如果邻居点的标签为 -1if labels[neighbor] -1:# 将噪声点标记为当前聚类 idlabels[neighbor] cluster_id# 如果邻居点的标签为 0elif labels[neighbor] 0:# 将邻居点标记为当前聚类 idlabels[neighbor] cluster_id# 获取邻居点的邻居点new_neighbors get_neighbors(data, neighbor, eps)# 如果新的邻居点数量满足最小邻居数量要求则将其加入邻居列表if len(new_neighbors) min_pts:neighbors new_neighborsdef get_neighbors(data, point_idx, eps):# 邻居点列表neighbors []for i in range(len(data)):# 计算当前点与目标点之间的欧氏距离如果距离小于邻域半径 epsif np.linalg.norm(data[i] - data[point_idx]) eps:# 将目标点的索引加入邻居点列表neighbors.append(i)# 返回邻居点列表return neighborsnp.random.seed(0)
# 生成样例数据
data, y make_blobs(n_samples200, centers5, cluster_std0.6)
print(Counter(y))eps, min_pts 0.6, 3
# 进行聚类
labels dbscan(data, eps, min_pts)
print(Counter(labels))上述代码实现了一个简单的 DBSCAN 算法。注意在实际应用中你需要根据实际情况调整邻域半径参数和核心点周围最小数据点数。 一般情况下最小数据点数取数据维度值的 2 倍数最小取 3。 该参数越大可能的噪声点会被聚类同样的邻域半径越小噪声点也会被分类。
