DBSCAN算法伪代码

以下是DBSCAN算法的伪代码：

输入：
- D：数据集
- eps：邻域半径
- MinPts：最小包含点数

输出：
- C：簇集合

DBSCAN(D, eps, MinPts)：
将所有点标记为未访问
for each point p in D：
if p 已访问过：
continue
标记p为已访问
N = 找到p的邻域中所有点
if 邻域点数 < MinPts：
将p标记为噪声点
else：
创建一个新的簇C
将p加入C
for each point q in N：
if q 未被访问：
标记q为已访问
N' = 找到q的邻域中所有点
if 邻域点数 >= MinPts：
将N'中的所有点加入N
if q 不属于任何簇：
将q加入C
将C加入簇集合中

返回簇集合C

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，半径阈值ε，密度阈值MinPts
输出: 簇划分C

初始化: 
    C = {}
    将所有数据点标记为未访问

for each 未访问的数据点P in D:
    将P标记为已访问
    N = RangeQuery(P, ε) // 找到与P距离在ε以内的所有点
    if |N| < MinPts:
        将P标记为噪声点
    else:
        C_new = ExpandCluster(P, N, ε, MinPts) // 以P为核心对象扩展簇
        C = C ∪ {C_new}

ExpandCluster(P, N, ε, MinPts):
    初始化: 
        C_new = {P} // 新簇以P为核心对象
        for each Q in N:
            if Q未被访问:
                将Q标记为已访问
                N2 = RangeQuery(Q, ε) // 找到与Q距离在ε以内的所有点
                if |N2| >= MinPts:
                    将N2中未访问的点加入N中
            if Q不属于任何簇:
                将Q加入C_new
    返回C_new

其中，RangeQuery(P, ε)函数用于找到与点P距离在ε以内的所有点，可以使用基于距离或基于索引的方法实现。