DBSCAN密度聚类的流程
时间: 2023-08-11 20:08:10 浏览: 41
DBSCAN是一种基于密度的聚类算法,其流程如下:
1. 初始化:设定半径Eps和最小点数MinPts。
2. 随机选择一个未被访问过的数据点p,标记为已访问。
3. 找到以p为圆心,以半径Eps为半径的圆内的所有数据点,称之为“邻域”。
4. 如果邻域内的数据点数不小于MinPts,则将所有在邻域内的数据点标记为已访问,并将p作为一个核心点加入聚类。
5. 如果邻域内的数据点数小于MinPts,则将p标记为噪声点。
6. 对于所有已访问的核心点,以其邻域内未被访问过的数据点为起点,重复2-5的步骤,将这些数据点加入到聚类中。
7. 重复2-6的步骤,直到所有数据点都被访问过为止。
最终得到的聚类结果包括核心点与其邻域内的所有数据点构成的聚类,以及噪声点。
相关问题
dbscan 聚类算法流程图
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种基于密度的类算法,它能够发现任意形状的聚类,并且能够有效地处理噪声数据。下面是DBSCAN聚类算法的流程图:
1. 初始化参数:设置邻域半径ε和最小邻域点数MinPts。
2. 随机选择一个未被访问的数据点p。
3. 如果p的ε-邻域内的点数大于等于MinPts,则将p标记为核心点,并创建一个新的聚类。
4. 从p的ε-邻域内选择一个未被访问的点q。
5. 如果q是一个核心点,则将q的ε-邻域内的所有未被访问的点添加到当前聚类中。
6. 重复步骤4和步骤5,直到当前聚类中没有新的点可以添加。
7. 当前聚类完成后,返回步骤2,选择下一个未被访问的数据点作为新的核心点。
8. 当所有的数据点都被访问过后,算法结束,得到所有的聚类结果。
dbscan聚类算法流程
DBSCAN是一种基于密度的聚类算法,其流程如下:
1. 随机选择一个未访问的数据点作为当前核心点;
2. 以当前核心点为中心,搜索半径内的所有数据点;
3. 如果该半径内的点数达到了预设的最小值,即密度阈值,将其全部标记为同一簇,并且将这些点作为新的核心点,重复步骤2和3直至没有新的核心点产生;
4. 如果该半径内的点数不足密度阈值,将该核心点标记为噪声点;
5. 选择下一个未访问的数据点,重复步骤2到4,直至所有的数据点都被访问。
这个算法的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(n)。