dbscan聚类算法python代码

DBSCAN是一种密度聚类算法，可以通过Python代码实现。以下是一个使用Python实现DBSCAN算法的示例代码：

from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data

# 构建DBSCAN聚类模型
dbscan = DBSCAN(eps=0.4, min_samples=5)
dbscan.fit(X)

# 打印聚类标签
print("聚类标签: ", dbscan.labels_)

# 绘制聚类结果
colors = ['b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k']
for i in range(len(X)):
    plt.scatter(X[i][0], X[i][1], c=colors[dbscan.labels_[i]])

plt.show()

在这个示例中，我们使用Scikit-learn库中的DBSCAN模块进行聚类。首先，我们从Scikit-learn库中导入DBSCAN和数据集。然后，我们设置聚类模型的超参数，包括eps和min_samples。接下来，我们使用模型拟合数据，并打印每个点的聚类标签。最后，我们使用Matplotlib库绘制数据点和聚类结果。

相关问题

DBSCAN聚类算法 python代码

好的，以下是一个完整的 DBSCAN 聚类算法的 Python 代码实现：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

class DBSCAN:
    def __init__(self, eps=0.5, min_samples=5):
        self.eps = eps
        self.min_samples = min_samples
        
    def fit(self, X):
        n_samples = X.shape[0]
        labels = np.zeros(n_samples)
        visited = np.zeros(n_samples, dtype=bool)
        core_indices = self._get_core_indices(X)
        cluster_label = 0
        for i in range(n_samples):
            if visited[i]:
                continue
            if i in core_indices:
                cluster_label += 1
                self._expand_cluster(X, visited, labels, core_indices, i, cluster_label)
            else:
                labels[i] = -1
        return labels
    
    def _expand_cluster(self, X, visited, labels, core_indices, index, cluster_label):
        visited[index] = True
        labels[index] = cluster_label
        neighbors = self._get_neighbors(X, index)
        if len(neighbors) < self.min_samples:
            return
        for neighbor_index in neighbors:
            if not visited[neighbor_index]:
                visited[neighbor_index] = True
                neighbor_label = labels[neighbor_index]
                if neighbor_index in core_indices and neighbor_label == 0:
                    self._expand_cluster(X, visited, labels, core_indices, neighbor_index, cluster_label)
                else:
                    labels[neighbor_index] = cluster_label
                    
    def _get_neighbors(self, X, index):
        nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=self.min_samples, metric='euclidean').fit(X)
        distances, indices = nbrs.kneighbors([X[index]])
        return indices[0].tolist()
    
    def _get_core_indices(self, X):
        nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=self.min_samples, metric='euclidean').fit(X)
        distances, indices = nbrs.kneighbors(X)
        core_indices = []
        for i in range(len(X)):
            if len(distances[i]) >= self.min_samples:
                core_indices.append(i)
        return core_indices

其中，`eps` 和 `min_samples` 分别表示 DBSCAN 算法的两个超参数，即邻域半径和最小样本数。在 `fit` 方法中，首先获取所有核心点的索引，然后遍历所有未访问过的样本点，如果该点是核心点，则将其标记为一个新的聚类，并通过 BFS（广度优先搜索）遍历所有与该点密度可达的样本点，并将它们分配到该聚类中。最终返回所有样本点的聚类标签。