写一个dbscan的算法
时间: 2023-05-21 19:01:58 浏览: 48
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种基于密度的聚类算法,它可以将数据集中的点分为不同的簇。以下是一个简单的 Python 实现:
```python
import numpy as np
def dbscan(X, eps, min_samples):
"""
X: 数据集,每行表示一个样本
eps: 邻域半径
min_samples: 最小样本数
"""
n = X.shape[0]
visited = np.zeros(n, dtype=bool)
labels = np.zeros(n, dtype=int)
cluster_id = 0
def region_query(p):
"""
返回点 p 的邻域内的所有点的索引
"""
return np.where(np.linalg.norm(X - X[p], axis=1) < eps)[0]
def expand_cluster(p, neighbors):
"""
将点 p 扩展到一个新的簇中
"""
nonlocal cluster_id
labels[p] = cluster_id
i = 0
while i < len(neighbors):
q = neighbors[i]
if not visited[q]:
visited[q] = True
q_neighbors = region_query(q)
if len(q_neighbors) >= min_samples:
neighbors = np.concatenate([neighbors, q_neighbors])
if labels[q] == 0:
labels[q] = cluster_id
i += 1
for i in range(n):
if visited[i]:
continue
visited[i] = True
neighbors = region_query(i)
if len(neighbors) < min_samples:
labels[i] = -1 # 标记为噪声点
else:
cluster_id += 1
expand_cluster(i, neighbors)
return labels
```
这个实现中,我们使用了 NumPy 来进行向量化计算,从而提高了算法的效率。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.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)
![](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)