import pandas as pd import numpy as np from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn import metrics from sklearn.cluster import KMeans import os def dbscan(input_file): ## 纬度在前，经度在后 [latitude, longitude] columns = ['lat', 'lon'] in_df = pd.read_csv(input_file, sep=',', header=None, names=columns) # represent GPS points as (lat, lon) coords = in_df.as_matrix(columns=['lat', 'lon']) # earth's radius in km kms_per_radian = 6371.0086 # define epsilon as 0.5 kilometers, converted to radians for use by haversine # This uses the 'haversine' formula to calculate the great-circle distance between two points # that is, the shortest distance over the earth's surface # http://www.movable-type.co.uk/scripts/latlong.html epsilon = 0.5 / kms_per_radian # radians() Convert angles from degrees to radians db = DBSCAN(eps=epsilon, min_samples=15, algorithm='ball_tree', metric='haversine').fit(np.radians(coords)) cluster_labels = db.labels_ # get the number of clusters (ignore noisy samples which are given the label -1) num_clusters = len(set(cluster_labels) - set([-1])) print('Clustered ' + str(len(in_df)) + ' points to ' + str(num_clusters) + ' clusters') # turn the clusters in to a pandas series # clusters = pd.Series([coords[cluster_labels == n] for n in range(num_clusters)]) # print(clusters) kmeans = KMeans(n_clusters=1, n_init=1, max_iter=20, random_state=20) for n in range(num_clusters): # print('Cluster ', n, ' all samples:') one_cluster = coords[cluster_labels == n] # print(one_cluster[:1]) # clist = one_cluster.tolist() # print(clist[0]) kk = kmeans.fit(one_cluster) print(kk.cluster_centers_) def main(): path = './datas' filelist = os.listdir(path) for f in filelist: datafile = os.path.join(path, f) print(datafile) dbscan(datafile) if __name__ == '__main__': main()

这是一个 Python 代码，主要使用了 Pandas、NumPy、sklearn.cluster 等库实现了 DBSCAN 和 KMeans 聚类算法。代码读入了一个文件夹中的多个文件，每个文件都是 GPS 坐标点的经纬度信息，然后使用 DBSCAN 算法进行聚类，并且输出了聚类的个数。接着使用 KMeans 算法对每个聚类进行细分，最后输出每个聚类的中心点坐标。

相关问题

如何对比dbscan与kmeans聚类结果好坏

对比 DBSCAN 和 KMeans 的聚类结果好坏，可以使用同一种评价指标来进行对比。以下是一个计算轮廓系数来对比两种聚类算法结果好坏的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.manifold import TSNE
from sklearn.cluster import KMeans, DBSCAN
from sklearn.metrics import silhouette_score

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv', header=0)

# 提取数据
X = data.iloc[:, :60].values

# 使用TSNE进行降维，降到2维
tsne = TSNE(n_components=2)
X_tsne = tsne.fit_transform(X)

# 使用KMeans进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=5)
kmeans.fit(X_tsne)

# 使用DBSCAN进行聚类
dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
dbscan.fit(X_tsne)

# 计算轮廓系数
kmeans_score = silhouette_score(X_tsne, kmeans.labels_, metric='euclidean')
dbscan_score = silhouette_score(X_tsne, dbscan.labels_, metric='euclidean')
print('KMeans 轮廓系数为：', kmeans_score)
print('DBSCAN 轮廓系数为：', dbscan_score)

在上述代码中，计算轮廓系数分别对 KMeans 和 DBSCAN 的聚类结果进行了评价，并输出了两种算法的轮廓系数。可以通过比较两种算法的轮廓系数来判断两种算法的聚类结果好坏，值越大表示聚类结果越好。需要注意的是，轮廓系数只是评价聚类结果的一种指标，不一定适用于所有聚类算法和数据集，因此需要根据具体情况进行选择和综合考虑。

请编写代码实现鸢尾花数据DBSCAN聚类，鸢尾花数据保存在iris_pca_self.csv文件中（设 eps=0.5, min_samples=5）（注意：不得直接调用 sklearn 或其他库中的 Kmeans 或类似函 数），并输出聚类结果（簇总数，各样本的所属簇编号）。调用 matplotlib 的 scatter 函数将聚类后各样本可视化输出（不同簇内 的样本用不同的颜色表示）。调用 sklearn 库中函数，计算得到外部指标（RI、FMI）和内部指标 （DBI）。

好的，我会为你解答这个问题。

首先，我们需要读取鸢尾花数据集，这里使用 pandas 库来读取数据：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('iris_pca_self.csv')

接着，我们需要实现 DBSCAN 聚类算法，这里我们可以参考 DBSCAN 的伪代码来实现：

def dbscan(data, eps, min_samples):
    # 初始化所有点为未访问状态
    visited = [False] * len(data)
    # 初始化所有点的簇编号为 -1，表示未分类
    clusters = [-1] * len(data)
    # 初始化簇编号为 0
    cluster_index = 0
    
    # 遍历每个点
    for i in range(len(data)):
        # 如果该点已经访问过，跳过
        if visited[i]:
            continue
        
        # 标记该点为已访问状态
        visited[i] = True
        
        # 找到该点的所有邻居点
        neighbors = find_neighbors(data, i, eps)
        
        # 如果邻居点数量小于 min_samples，该点为噪声点
        if len(neighbors) < min_samples:
            clusters[i] = -1
        # 否则，扩展聚类
        else:
            expand_cluster(data, visited, clusters, i, neighbors, cluster_index, eps, min_samples)
            cluster_index += 1
    
    return clusters

def find_neighbors(data, center, eps):
    neighbors = []
    # 计算该点与其他所有点的距离
    for i in range(len(data)):
        if i == center:
            continue
        dist = np.linalg.norm(data[i] - data[center])
        if dist < eps:
            neighbors.append(i)
    return neighbors

def expand_cluster(data, visited, clusters, center, neighbors, cluster_index, eps, min_samples):
    # 将该点加入当前聚类
    clusters[center] = cluster_index
    
    # 遍历邻居点
    for i in neighbors:
        # 如果该点未访问过，标记为已访问
        if not visited[i]:
            visited[i] = True
            # 找到该点的邻居点
            new_neighbors = find_neighbors(data, i, eps)
            # 如果邻居点数量大于等于 min_samples，将其加入当前聚类
            if len(new_neighbors) >= min_samples:
                neighbors += new_neighbors
        # 如果该点还未分类，将其加入当前聚类
        if clusters[i] == -1:
            clusters[i] = cluster_index

这个算法用到了两个辅助函数 `find_neighbors` 和 `expand_cluster`，前者用于找到某个点的邻居点，后者用于扩展聚类。这两个函数的实现都比较简单，这里就不赘述了。

接下来，我们可以使用上述函数进行聚类：

import numpy as np

# 调用 dbscan 函数进行聚类
clusters = dbscan(data.values, eps=0.5, min_samples=5)

# 输出簇总数和各样本的所属簇编号
print('Total clusters:', len(np.unique(clusters)))
print('Cluster labels:', clusters)

最后，我们可以使用 matplotlib 库将聚类结果可视化输出：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制散点图
colors = ['r', 'g', 'b', 'c', 'm', 'y', 'k']
for i in range(len(data)):
    plt.scatter(data.iloc[i, 0], data.iloc[i, 1], c=colors[clusters[i]])
plt.show()

至此，我们已经成功实现了鸢尾花数据集的 DBSCAN 聚类，并将聚类结果可视化输出。

最后，我们可以使用 sklearn 库中的函数计算得到外部指标（RI、FMI）和内部指标（DBI）：

from sklearn import metrics

# 计算外部指标
labels_true = data['label'].values
print('RI:', metrics.adjusted_rand_score(labels_true, clusters))
print('FMI:', metrics.fowlkes_mallows_score(labels_true, clusters))

# 计算内部指标
print('DBI:', metrics.davies_bouldin_score(data.values, clusters))

好了，以上就是完整的代码实现。