DPC-KNN算法oython
时间: 2023-07-10 13:13:56 浏览: 121
DPC-KNN算法是一种基于密度峰值聚类(Density Peak Clustering)的K近邻(K-Nearest Neighbors)算法,可以用于数据的聚类分析。下面是一份用Python实现DPC-KNN算法的示例代码:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import math
from scipy.spatial.distance import pdist,squareform
# 计算距离矩阵
def distmat(X):
return squareform(pdist(X))
# 密度峰值计算
def rho(distance, dc):
return np.sum(np.exp(-(distance/dc)**2),axis=1)-1
# 最小距离计算
def delta(distance, rho):
n = distance.shape[0]
delta = np.zeros(n)
for i in range(n):
delta[i] = np.min(distance[i,np.where(rho>rho[i])])
return delta
# 密度峰值聚类
def dpc_knn(X,dc,n):
# 计算距离矩阵
distance = distmat(X)
# 计算密度峰值
rho_ = rho(distance,dc)
# 计算最小距离
delta_ = delta(distance,rho_)
# 计算rho-delta
rhodelta = pd.DataFrame({'rho':rho_,'delta':delta_})
# 选择聚类中心
center = rhodelta.sort_values(by=['rho','delta'],ascending=[False,True]).head(n)
center_idx = center.index
# 分配样本点
cluster = {}
for i in range(n):
cluster[i] = [center_idx[i]]
for i in range(distance.shape[0]):
if i not in center_idx:
dist = distance[i,center_idx]
idx = np.argmin(dist)
cluster[center_idx[idx]].append(i)
# 输出聚类结果
for i in range(n):
print('Cluster '+str(i+1)+': '+str(cluster[i]))
# 示例数据
X = np.array([[1,2],[1.5,2],[3,4],[4,5],[3,3.5],[3.5,4],[3.5,2.5],[5,6],[7,8],[7,7.5],[8,8],[8,7.5]])
# 聚类分析
dpc_knn(X,2,3)
```
在以上示例代码中,我们首先定义了三个辅助函数,分别用于计算距离矩阵、密度峰值和最小距离。然后,我们实现了DPC-KNN算法的主要流程,包括计算距离矩阵、密度峰值、最小距离和rho-delta值,以及选择聚类中心和分配样本点。最后,我们使用示例数据进行聚类分析,输出聚类结果。
需要注意的是,DPC-KNN算法的核心在于密度峰值聚类,可以根据实际应用需求选择不同的密度峰值计算方法,例如基于K近邻、基于带宽或基于网格等。此外,DPC-KNN算法也存在一些缺陷,例如对数据集分布和密度变化的敏感性较强、聚类数目的选择较为困难等。因此,在具体应用中需要结合实际情况进行调整和优化。
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