DBSCAN聚类算法流程
时间: 2023-11-26 14:34:56 浏览: 30
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)。
相关问题
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)。
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。