解释代码:core_samples,cluster_ids = dbscan(X, eps = 0.3, min_samples=20) # cluster_ids中-1表示对应的点为噪声点 df = pd.DataFrame(np.c_[X,cluster_ids],columns = ['longitude','latitude','cluster_id']) df['cluster_id'] = df['cluster_id'].astype('i2') df.plot.scatter('longitude','latitude', s = 100, c = list(df['cluster_id']),cmap = 'rainbow',colorbar = False, alpha = 0.6,title = 'DBSCAN cluster result') plt.show() spot = np.array(df[['longitude','latitude']]) # dis = cdist(spot,spot, 'euclidean') def select_MinPts(data,k): k_dist = [] for i in range(data.shape[0]): dist = (((data[i] - data)**2).sum(axis=1)**0.5) dist.sort() k_dist.append(dist[k]) return np.array(k_dist) k = 20 # 此处k取 2*2 -1 k_dist = select_MinPts(spot,k) k_dist.sort() plt.plot(np.arange(k_dist.shape[0]),k_dist[::-1])

时间: 2024-03-15 22:43:14 浏览: 17
这段代码主要使用了 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法进行聚类,并使用 Matplotlib 库绘制散点图和折线图。具体解释如下: 1. `core_samples,cluster_ids = dbscan(X, eps = 0.3, min_samples=20)`:这行代码使用了 DBSCAN 算法对数据 X 进行聚类。其中,`eps` 是 DBSCAN 算法中的一个参数,表示两个样本点之间的最大距离,`min_samples` 是一个样本点在其 eps 范围内必须包含的最小样本数。返回值 `core_samples` 表示核心样本点的索引,`cluster_ids` 表示每个样本点所属的簇标签,-1 表示噪声点。 2. `df = pd.DataFrame(np.c_[X,cluster_ids],columns = ['longitude','latitude','cluster_id'])`:这行代码将数据 X 和聚类结果 `cluster_ids` 合并成一个 DataFrame,其中 'longitude' 和 'latitude' 分别表示经度和纬度,'cluster_id' 表示样本点所属的簇标签。 3. `df['cluster_id'] = df['cluster_id'].astype('i2')`:这行代码将 'cluster_id' 列的数据类型转换为 16 位整型,以节省内存。 4. `df.plot.scatter('longitude','latitude', s = 100, c = list(df['cluster_id']),cmap = 'rainbow',colorbar = False, alpha = 0.6,title = 'DBSCAN cluster result')`:这行代码使用了 DataFrame 的 `plot.scatter()` 方法来绘制散点图,其中 'longitude' 和 'latitude' 分别是 X 轴和 Y 轴的数据,`s` 表示散点的大小,`c` 表示散点的颜色,`cmap` 表示颜色映射表,`colorbar` 表示是否显示颜色条,`alpha` 表示散点的透明度,`title` 表示图表的标题。 5. `plt.show()`:这行代码用于显示图表。 6. `spot = np.array(df[['longitude','latitude']])`:这行代码将 DataFrame 中的经度和纬度数据提取出来,组成一个二维数组。 7. `def select_MinPts(data,k):`:这是一个用于计算密度直达距离(directly density-reachable distance)的函数,其中 `data` 是一个二维数组,`k` 表示要计算的最近的 k 个样本点。 8. `k_dist = select_MinPts(spot,k)`:这行代码调用 `select_MinPts()` 函数来计算最近的 k 个密度直达距离,并将结果存储在 `k_dist` 中。 9. `k_dist.sort()`:这行代码将 `k_dist` 数组中的元素按照从小到大的顺序排序。 10. `plt.plot(np.arange(k_dist.shape[0]),k_dist[::-1])`:这行代码使用 Matplotlib 库的 `plot()` 函数来绘制折线图,其中 `np.arange(k_dist.shape[0])` 表示 x 轴的取值范围,`k_dist[::-1]` 表示 y 轴的取值(将 `k_dist` 数组翻转后再取值),即密度直达距离从大到小的排序。 综上所述,这段代码的作用是使用 DBSCAN 算法对数据 X 进行聚类,将聚类结果绘制成散点图,并计算密度直达距离并绘制成折线图,以帮助选择 DBSCAN 算法中的参数。

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