DBSCAN算法伪代码
时间: 2023-07-03 13:05:34 浏览: 64
以下是基本的DBSCAN算法伪代码:
```
DBSCAN(D, eps, MinPts)
C = 0
for each unvisited point P in dataset D
mark P as visited
N = getNeighbors (P, eps)
if sizeof(N) < MinPts
mark P as NOISE
else
C = next cluster
expandCluster(P, N, C, eps, MinPts)
expandCluster(P, N, C, eps, MinPts)
add P to cluster C
for each point P' in N
if P' is not visited
mark P' as visited
N' = getNeighbors(P', eps)
if sizeof(N') >= MinPts
N = N joined with N'
if P' is not yet member of any cluster
add P' to cluster C
```
其中,D是数据集,eps是邻域半径,MinPts是最小点数阈值,C是聚类簇的标识,getNeighbors()函数返回在P的eps邻域内的点集合,join()函数是对两个点集合的并集操作。
相关问题
DBSCAN算法伪代码怎么写
DBSCAN算法的伪代码如下所示\[3\]:
1. 初始化参数:ε (邻域半径)和MinPts (最小邻域点数)。
2. 标记所有数据点为未访问状态。
3. 对于每个未访问的数据点p:
a. 标记p为已访问。
b. 如果p的邻域中的点数小于MinPts,则将p标记为噪声点。
c. 否则,创建一个新的簇C,并将p添加到C中。
d. 对于p的邻域中的每个未访问的点q:
i. 标记q为已访问。
ii. 如果q的邻域中的点数大于等于MinPts,则将q添加到C中。
iii. 如果q尚未分配到任何簇,则将q添加到C中。
4. 返回所有找到的簇。
需要注意的是,DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法,它通过确定数据点的邻域密度来划分簇。具体而言,对于每个数据点p,如果p的邻域内的点数大于等于MinPts,则将p及其邻域内的点划分为一个簇。如果邻域内的点数小于MinPts,则将p标记为噪声点。通过不断扩展簇的邻域,可以发现任意形状的聚类簇。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [详解DBSCAN聚类算法](https://blog.csdn.net/weixin_42647783/article/details/89453018)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
ST-DBSCAN算法伪代码
以下是ST-DBSCAN算法的伪代码:
输入:数据集D,半径ε,最小点数MinPts,时间阈值T。
输出:簇划分C。
1. 定义一个空的簇划分C。
2. 对于每个数据点p在D中:
a. 若p未被访问过,则将p标记为已访问,并获取p的邻域内的所有点集Np(T, ε)。
b. 如果Np(T, ε)的大小小于MinPts,则将p标记为噪声点。
c. 否则,创建一个新的簇,将p加入该簇,并将Np(T, ε)中的所有点加入该簇中。
d. 对于Np(T, ε)中的每个点q:
i. 若q未被访问过,则将q标记为已访问,并获取q的邻域内的所有点集Nq(T, ε)。
ii. 如果Nq(T, ε)的大小不小于MinPts,则将Nq(T, ε)中的所有点加入簇中。
iii. 如果q为噪声点,则将其添加到簇中。
3. 返回簇划分C。