dbscan算法思想的伪代码

DBSCAN算法的伪代码如下：

1. DBSCAN(数据集D, 半径ε, 最小点数MinPts)
2. 初始化所有点为未访问
3. for each 未访问点p in 数据集D
4. 标记p为已访问
5. if p的ε-邻域内点数 >= MinPts
6. 创建一个新簇C，将p加入C
7. 将p的ε-邻域内未访问点加入队列Q
8. for each Q中的点q
9. 标记q为已访问
10. if q的ε-邻域内点数 >= MinPts
11. 将q的ε-邻域内未访问点加入Q
12. if q未被分配到任何簇
13. 将q加入C
14. else
15. 标记p为噪声
16. 返回所有簇

相关问题

dbscan算法的伪代码

以下是DBSCAN算法的伪代码：

输入：数据集D，邻域半径ε，邻域内最少数据点数量minPts

输出：聚类结果C

1. 初始化聚类结果C为空集

2. 随机选择一个未被访问过的数据点p

3. 标记p为已访问过

4. 如果p的邻域内包含的数据点数量小于minPts，则将p标记为噪声点

5. 否则，创建一个新的簇Ck，将p加入Ck中，并将p的邻域内的所有未被访问过的数据点加入Ck中

6. 对于Ck中的每个数据点q，如果q未被访问过，则将其标记为已访问过

7. 如果q的邻域内包含的数据点数量大于等于minPts，则将q的邻域内的所有未被访问过的数据点加入Ck中

8. 如果q没有被分配到任何一个簇，则将其标记为噪声点

9. 重复步骤2-8，直到所有数据点都被访问过

10. 返回聚类结果C

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