DBSCAN算法 python代码

以下是一个简单的Python实现DBSCAN算法的代码示例：

import numpy as np

class DBSCAN:
    def __init__(self, eps=0.5, min_samples=5):
        self.eps = eps
        self.min_samples = min_samples

    def fit(self, X):
        self.labels_ = np.zeros(len(X))
        C = 0
        for i in range(len(X)):
            if self.labels_[i] != 0:
                continue
            neighbors = self.get_neighbors(X, i)
            if len(neighbors) < self.min_samples:
                self.labels_[i] = -1  # noise point
            else:
                C += 1
                self.expand_cluster(X, i, neighbors, C)

    def get_neighbors(self, X, i):
        d = np.sqrt(np.sum((X - X[i]) ** 2, axis=1))
        return np.where(d <= self.eps)[0]

    def expand_cluster(self, X, i, neighbors, C):
        self.labels_[i] = C
        for j in neighbors:
            if self.labels_[j] == -1:
                self.labels_[j] = C
            elif self.labels_[j] == 0:
                self.labels_[j] = C
                new_neighbors = self.get_neighbors(X, j)
                if len(new_neighbors) >= self.min_samples:
                    neighbors = np.concatenate((neighbors, new_neighbors))

该代码实现了DBSCAN算法的核心逻辑，其中`fit`函数是算法的主要实现部分。在该函数中，首先初始化所有样本点的标签为0，然后遍历每一个样本点。对于每个未被访问过的点，找到与其距离小于等于eps的邻居，如果邻居数量小于min_samples，则将该点标记为噪声点；否则，将该点标记为第C个簇的一个点，并将该点的邻居加入到簇中，并继续向外扩展簇。在扩展簇时，同样需要考虑邻居是否已被访问过或已被归到某个簇中。