dbscan聚类算法pytorch代码

当然，我可以为您提供一个基于 PyTorch 的 DBSCAN 聚类算法的代码示例。DBSCAN 是一种基于密度的聚类算法，可以有效地发现具有足够密度的区域。以下是使用 PyTorch 实现的 DBSCAN 聚类算法代码：

import torch
import numpy as np

def dbscan(X, epsilon, min_pts):
    """
    :param X: 数据集（PyTorch Tensor）
    :param epsilon: 邻域半径
    :param min_pts: 邻域中最小点数
    :return: 聚类结果（PyTorch Tensor）
    """
    
    visited = torch.zeros(X.size(0), dtype=torch.bool)
    noise = torch.zeros(X.size(0), dtype=torch.bool)
    
    clusters = []
    cluster_id = 0
    
    for point_id in range(X.size(0)):
        if visited[point_id]:
            continue
        
        visited[point_id] = True
        neighbors = region_query(X, point_id, epsilon)
        
        if neighbors.size(0) < min_pts:
            noise[point_id] = True
        else:
            cluster = expand_cluster(X, point_id, neighbors, epsilon, min_pts, visited)
            clusters.append(cluster)
            cluster_id += 1
    
    return torch.cat(clusters), noise


def region_query(X, point_id, epsilon):
    """
    找到给定点的 epsilon-邻域内所有的点
    :param X: 数据集（PyTorch Tensor）
    :param point_id: 给定点的索引
    :param epsilon: 邻域半径
    :return: 邻域内的点的索引（PyTorch Tensor）
    """
    
    return torch.nonzero(torch.sum((X - X[point_id])**2, dim=1) <= epsilon**2).squeeze()


def expand_cluster(X, point_id, neighbors, epsilon, min_pts, visited):
    """
    从给定点开始拓展聚类
    :param X: 数据集（PyTorch Tensor）
    :param point_id: 给定点的索引
    :param neighbors: 邻域内的点的索引（PyTorch Tensor）
    :param epsilon: 邻域半径
    :param min_pts: 邻域中最小点数
    :param visited: 记录是否访问的标志（PyTorch Tensor）
    :return: 聚类结果（PyTorch Tensor）
    """
    
    cluster = [point_id]
    
    for neighbor_id in neighbors:
        if not visited[neighbor_id]:
            visited[neighbor_id] = True
            new_neighbors = region_query(X, neighbor_id, epsilon)
            
            if new_neighbors.size(0) >= min_pts:
                neighbors = torch.cat((neighbors, new_neighbors))
        
        if neighbor_id.item() not in [point.item() for point in cluster]:
            cluster.append(neighbor_id.item())
    
    return torch.tensor(cluster)


# 示例使用
X = torch.tensor([[1.0, 1.0], [1.5, 2.0], [3.0, 4.0], [5.0, 7.0], [3.5, 5.0], [4.5, 5.0], [3.5, 4.5]])
epsilon = 0.5
min_pts = 3

clusters, noise = dbscan(X, epsilon, min_pts)
print("聚类结果：", clusters)
print("噪音点：", noise)

在这个示例中，我们使用纯 PyTorch 实现了 DBSCAN 聚类算法。首先定义了三个辅助函数：`region_query` 用于找到给定点的 epsilon-邻域内的所有点，`expand_cluster` 用于从给定点开始拓展聚类，`dbscan` 是 DBSCAN 算法的主要实现函数。

然后我们给出了一个数据集的示例，并调用 `dbscan` 函数进行聚类。最后打印出聚类结果和噪音点。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况对代码进行修改和优化。