压缩近邻采样算法代码

压缩近邻采样（CNS）算法是一种基于密度的聚类算法。它的主要思想是将样本点分为核心点、边界点和噪声点三类，然后通过核心点之间的连通性将它们聚合成簇。相较于传统的基于距离的聚类算法，CNS算法在处理高维稠密数据时有较好的表现。

下面是压缩近邻采样算法的伪代码：

1. 从数据集中选择一个随机点作为起始点
2. 如果该点周围的点数不足minPts，则标记该点为噪声点
3. 否则，以该点为中心，半径为eps找出其eps-邻域内的所有点
4. 如果该点的eps-邻域内的点数不足minPts，则标记该点为边界点
5. 否则，标记该点为核心点，并将其eps-邻域内的所有点加入同一个簇中
6. 重复步骤3到5，直到所有点都被标记
7. 输出所有簇

关于CNS算法的代码实现，可以参考以下链接：
https://github.com/ignacio-rocco/cns-clustering

相关问题

python k近邻算法代码实现

Python中的k近邻算法（k-nearest neighbors algorithm）是一种基本的分类和回归方法，它通过衡量数据之间的距离来预测新数据的类别。下面是一个简单的Python代码实现k近邻算法：

import numpy as np

# 计算两个样本之间的欧氏距离
def euclidean_distance(x1, x2):
    return np.sqrt(np.sum((x1 - x2)**2))

class KNN:
    def __init__(self, k=3):
        self.k = k

    def fit(self, X, y):
        self.X_train = X
        self.y_train = y

    def predict(self, X):
        y_pred = [self._predict(x) for x in X]
        return np.array(y_pred)

    def _predict(self, x):
        # 计算样本x与所有训练样本之间的距离
        distances = [euclidean_distance(x, x_train) for x_train in self.X_train]
        # 根据距离排序，获取最近的k个训练样本的类别
        k_indices = np.argsort(distances)[:self.k]
        k_nearest_labels = [self.y_train[i] for i in k_indices]
        # 统计最近k个样本中出现次数最多的类别
        most_common = np.argmax(np.bincount(k_nearest_labels))
        return most_common

在上面的代码中，首先定义了一个计算欧氏距离的函数`euclidean_distance`，它用于衡量两个样本之间的距离。然后定义了一个`KNN`类，其中`fit`方法用于接收训练数据和标签，`predict`方法用于接收待预测样本并返回预测结果，`_predict`方法用于预测单个样本的类别。

在使用k近邻算法时，首先需要创建`KNN`对象并调用`fit`方法传入训练数据和标签。然后可以调用`predict`方法传入待预测样本，它会返回预测结果。

这只是一个简单的k近邻算法实现，可能存在一些缺陷和改进的空间。但它可以作为理解k近邻算法的基础，并可以根据具体需求进行修改和扩展。

近邻聚类算法 c++代码

以下是一个使用C语言实现的简单近邻聚类算法的代码示例：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

#define NUM_POINTS 10
#define DIMENSIONS 2
#define CLUSTER_THRESHOLD 2.0

typedef struct {
    double x;
    double y;
} Point;

double get_distance(Point p1, Point p2) {
    double dx = p2.x - p1.x;
    double dy = p2.y - p1.y;
    return sqrt(dx*dx + dy*dy);
}

int main() {
    Point points[NUM_POINTS] = {{1, 2}, {3, 4}, {5, 6}, {7, 8}, {9, 10},
                                {11, 12}, {13, 14}, {15, 16}, {17, 18}, {19, 20}};
    int cluster_id[NUM_POINTS];    int num_clusters = 0;

    for (int i = 0; i < NUM_POINTS; i++) {
        cluster_id[i] = -1;
    }

    for (int i = 0; i < NUM_POINTS; i++) {
        if (cluster_id[i] == -1) {
            cluster_id[i] = num_clusters;
            num_clusters++;

            for (int j = i+1; j < NUM_POINTS; j++) {
                if (cluster_id[j] == -1) {
                    double distance = get_distance(points[i], points[j]);
                    if (distance <= CLUSTER_THRESHOLD) {
                        cluster_id[j] = cluster_id[i];
                    }
                }
            }
        }
    }

    for (int i = 0; i < NUM_POINTS; i++) {
        printf("Point (%f, %f) belongs to cluster %d\n", points[i].x, points[i].y, cluster_id[i]);
    }

    return 0;
}

这个代码示例中，我们定义了一个包含10个二维点的数组，然后使用近邻聚类算法将这些点进行聚类。首先，我们初始化每个点的聚类标识为-1，表示未被分配到任何聚类。然后，遍历每个点，如果该点未被分配到聚类，则将其作为新聚类的起始点，并将其聚类标识设置为当前聚类数。接下来，遍历剩余的未分配点，计算与当前起始点的距离，如果距离小于等于阈值，将其分配到同一聚类，并将其聚类标识设置为当前聚类数。最后，打印每个点所属的聚类。

请注意，这只是一个简单的示例，并且在实际应用中可能需要根据具体需求进行修改和优化。