ST-DBSCAN算法定义与参数
时间: 2023-12-30 11:06:00 浏览: 32
ST-DBSCAN (Space-Time Density-Based Clustering) 是一种基于密度的聚类算法,用于在时空数据中发现聚类结构。它是 DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 算法的扩展,能够同时考虑数据点的空间位置和时间信息。
ST-DBSCAN算法的定义如下:
输入:时空数据集 D = {(x1, t1), (x2, t2), ..., (xn, tn)}, 邻域参数 eps 和 MinPts, 时间阈值 T。
输出:聚类集合 C = {C1, C2, ..., Ck}。
1. 对于每个数据点 (xi, ti),计算其 eps-邻域内的数据点个数 N(xi, ti)。
2. 将数据点分为三类:核心点、边界点和噪声点。
- 核心点:若 N(xi, ti) >= MinPts,则 (xi, ti) 是一个核心点。
- 边界点:若 N(xi, ti) < MinPts 且存在一个核心点 (xj, tj) 使得 (xi, ti) 在 (xj, tj) 的 eps-邻域内,则 (xi, ti) 是一个边界点。
- 噪声点:否则,(xi, ti) 是一个噪声点。
3. 将所有核心点通过密度可达性连接形成聚类。
- 对于任意两个核心点 (xi, ti) 和 (xj, tj),若存在一个核心点序列 P = {(xi, ti), (x1, t1), (x2, t2), ..., (xk, tk), (xj, tj)},满足对于任意相邻的两个核心点 (xk, tk) 和 (xk+1, tk+1),有 (xk+1, tk+1) 在 (xk, tk) 的 eps-邻域内,则 (xi, ti) 和 (xj, tj) 属于同一个聚类。
4. 将所有边界点分配给与其相邻的核心点所在的聚类中。
5. 去除时间跨度小于 T 的聚类。
ST-DBSCAN算法的参数如下:
- eps:邻域半径,用于确定一个数据点的邻域范围。
- MinPts:邻域内最少数据点数量,用于判断一个数据点是否为核心点。
- T:时间阈值,用于控制聚类的时间跨度。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)