ST-DBSCAN伪代码
时间: 2023-10-16 17:05:57 浏览: 61
以下是ST-DBSCAN的伪代码:
输入:数据集D,邻域半径ϵ,时间半径τ,最小密度阈值MinPts
输出:数据集D中的簇集合C
1. 初始化核集合Ω为空集
2. for each 数据点p in D do
3. for each 时间点t in D do
4. 计算以p为中心、时间半径为τ的超立方体区域Q(pt)
5. 在Q(pt)中找到所有数据点,记作N(pt)
6. if |N(pt)| ≥ MinPts then
7. 将p加入核集合Ω
8. break
9. for each 核点p in Ω do
10. if p未被访问过 then
11. 新建簇集合Ck
12. 将p标记为已访问
13. 以p为中心、邻域半径为ϵ、时间半径为τ的超立方体区域Q(pt)中找到所有数据点,记作N(pt)
14. for each 数据点q in N(pt) do
15. if q未被访问过 then
16. 将q标记为已访问
17. if q是核点 then
18. 将q加入簇集合Ck
19. 将q的邻域中的所有未被访问的数据点加入N(pt)
20. 输出簇集合C
相关问题
ST-DBSCAN算法伪代码
以下是ST-DBSCAN算法的伪代码:
输入:数据集D,半径ε,最小点数MinPts,时间阈值T。
输出:簇划分C。
1. 定义一个空的簇划分C。
2. 对于每个数据点p在D中:
a. 若p未被访问过,则将p标记为已访问,并获取p的邻域内的所有点集Np(T, ε)。
b. 如果Np(T, ε)的大小小于MinPts,则将p标记为噪声点。
c. 否则,创建一个新的簇,将p加入该簇,并将Np(T, ε)中的所有点加入该簇中。
d. 对于Np(T, ε)中的每个点q:
i. 若q未被访问过,则将q标记为已访问,并获取q的邻域内的所有点集Nq(T, ε)。
ii. 如果Nq(T, ε)的大小不小于MinPts,则将Nq(T, ε)中的所有点加入簇中。
iii. 如果q为噪声点,则将其添加到簇中。
3. 返回簇划分C。
st-dbscan算法伪代码
以下是 st-dbscan 算法的伪代码:
```
输入: 数据集D,半径阈值ε,密度阈值MinPts
输出: 簇划分C
初始化:
C = {}
将所有数据点标记为未访问
for each 未访问的数据点P in D:
将P标记为已访问
N = RangeQuery(P, ε) // 找到与P距离在ε以内的所有点
if |N| < MinPts:
将P标记为噪声点
else:
C_new = ExpandCluster(P, N, ε, MinPts) // 以P为核心对象扩展簇
C = C ∪ {C_new}
ExpandCluster(P, N, ε, MinPts):
初始化:
C_new = {P} // 新簇以P为核心对象
for each Q in N:
if Q未被访问:
将Q标记为已访问
N2 = RangeQuery(Q, ε) // 找到与Q距离在ε以内的所有点
if |N2| >= MinPts:
将N2中未访问的点加入N中
if Q不属于任何簇:
将Q加入C_new
返回C_new
```
其中,RangeQuery(P, ε)函数用于找到与点P距离在ε以内的所有点,可以使用基于距离或基于索引的方法实现。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)