dbscan 聚类算法 java

DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 是一种基于密度的聚类算法，它并不像 K-Means 那样预先设定簇的数量。DBSCAN 通过识别高密度区域（核心点）及其周围的低密度区域（边緣点）来发现数据集中的聚类。

在 Java 中使用 DBSCAN 算法，你可以选择一些现成的数据挖掘库，如 Weka、ELKI 或者第三方开源库 EDC。以下是简单的步骤：

1. **导入库**：如果你使用 ELKI，需要先添加 ELKI 的依赖到你的项目中。

2. **准备数据**：创建一个 DoubleMatrix 或类似的数据结构存储你的样本点，每行代表一个特征向量，每列是一个特征值。

3. **设置参数**：DBSCAN 需要两个关键参数 ε（邻域半径）和 MinPts（形成核心点所需的最小邻居数）。ε 决定相似度阈值，MinPts 则影响聚类的敏感度。

4. **运行 DBSCAN**：调用 DBSCAN 类（如 SimpleDBSCAN 或 DBScanClusterer）并传入数据矩阵、ε 和 MinPts。

5. **获取结果**：DBSCAN 会返回一个聚类标签数组，每个标签对应原始数据的一个实例。

import org.elki.datasource DataSource;
import org.elki.distance.DistanceFunction;
import org.elki.distance.EuclideanDistance;
import org.elki.datasource.filter.InvertSelectionFilter;
import org.elki.model.TypeInformation;
import org.elki.math.linearalgebra.DenseDoubleMatrix2D;
import org.elkiCLUS.clustering.DBSCAN;
import org.elkiCLUS.clustering.DensityBasedClusteringAlgorithm;
...

// 创建距离函数
DistanceFunction df = new EuclideanDistance();

// 数据源
DataSource<?> ds = ...; // 加载你的数据

// 设置参数
double eps = ...; // 邻域半径
int minPts = ...; // 最小邻居数

// 创建DBSCAN实例
DBSCAN dbscan = new DBSCAN<>(df, eps, minPts);

// 执行聚类
TypeInformation<?> typeInfo = ...; // 数据类型信息
DenseDoubleMatrix2D data = ...; // 数据矩阵
dbscan.cluster(ds, new InvertSelectionFilter<>(), typeInfo, data);