DBSCAN算法流程
时间: 2023-08-18 19:14:28 浏览: 84
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种基于密度的聚类算法,适用于发现任意形状的聚类。
算法的流程如下:
1. 初始化参数:设定半径ε和最小样本数MinPts。
2. 随机选择一个未访问的点p作为当前点。
3. 如果当前点p的ε-邻域内包含至少MinPts个样本点,则将p标记为核心点,并创建一个新的聚类。
4. 从p的ε-邻域中选择一个未访问的样本点q,将其加入到当前聚类中。
5. 如果q也是核心点,则将其ε-邻域内的未访问样本点加入到当前聚类中。
6. 重复步骤4和步骤5,直到当前聚类无法再添加新的样本点。
7. 当前聚类完成后,选择一个未访问的核心点作为新的当前点,重复步骤3到步骤7,直到所有样本点都被访问过。
8. 将所有未分配到任何聚类的样本点标记为噪声点。
DBSCAN算法的核心思想是基于样本点的密度来判断聚类,核心点是指其ε-邻域内包含至少MinPts个样本点的点,边界点是指其ε-邻域内包含少于MinPts个样本点的点,噪声点是指既不是核心点也不是边界点的点。
相关问题
DBSCAN算法流程图
DBSCAN算法是一种密度聚类算法,其流程图如下所示:
1. 任意选择数据集中的一个点作为起始点。
2. 检查该点的邻域,即在其ε半径范围内的其他点。如果邻域内至少存在minPoint个点,则将这些点都归为同一个聚类。
3. 对于已经归为聚类的点,递归地重复步骤2,对其邻域内的点进行聚类扩展。
4. 当所有的点都被访问过时,DBSCAN算法结束,得到了所有的聚类。
简单来说,DBSCAN算法通过将密度相连的点归为同一个聚类,从而发现任意形状的簇。它的流程图可以总结为选择起始点,扩展密度可达的聚类,直到所有点都被访问过。 值得一提的是,DBSCAN算法的理论比较简单易懂,同时也具有较好的聚类效果,这使得它成为一种常用的聚类算法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【机器学习】DBSCAN密度聚类算法(理论 + 图解)](https://blog.csdn.net/wzk4869/article/details/129136871)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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ST-DBSCAN算法流程
ST-DBSCAN(Space-Time Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法是一种用于时空数据聚类的扩展DBSCAN算法。它将DBSCAN算法中的空间密度概念扩展到了时空维度,可以有效地发现时空数据中存在的聚类和噪声点。
ST-DBSCAN算法的流程如下:
1. 初始化参数:设置半径阈值ε、邻域时间阈值μ以及最小聚类大小MinPts。
2. 对于每个数据点,计算其ε邻域内在时间μ范围内的所有数据点,并统计邻域内的数据点数目。
3. 根据邻域内数据点数目判断当前点是否为核心点。如果邻域内数据点数目大于等于MinPts,则该点为核心点;否则该点为噪声点。
4. 从任意一个核心点开始,寻找所有密度可达的点,将它们归为同一簇。
5. 重复步骤4,直到所有的核心点都被访问过。
6. 将所有未被访问的噪声点标记为噪声簇。
ST-DBSCAN算法与DBSCAN算法类似,不同之处在于它加入了时间维度,可以有效地处理时空数据聚类问题。