dbscan演算法是一種基於密度聚類的演算法。
核心概念
核心點：若某個點的密度達到演算法設定的閾值（即 r 鄰域內點的數量不小於 minpts），則其為核心點。
直接密度可達：若某點p在點q的 r 鄰域內，且q是核心點，則稱p從q出發直接密度可達。
密度可達：若有乙個點的序列q0、q1、…qk，對任意qi從qi-1出發是直接密度可達的，則稱從q0到qk密度可達，這實際上是直接密度可達的「傳播」。
密度相連：若從某核心點p出發，點q和點k都是密度可達的，則稱點q和點k是密度相連的。
如上圖所示，圓圈代表 r 鄰域，紅色點為核心點，從點a出發，b、c均是密度可達的，b、c則是密度相連的，且b、c為邊界點，而n為雜訊點。
dbscan演算法本質上是乙個尋找類簇並不斷擴充套件類簇的過程，要形成類簇首先資料密度要滿足要求。對任意點p，若其是核心點，則以p為中心 r 為半徑可以形成乙個類簇c，擴充套件類簇的方法則是遍歷簇中的點，若有點q是核心點，則將q的 r 鄰域內的點也劃入類c，遞迴執行直到c不能再擴充套件。
以上圖為例，假設 minpts 為3，r 為圖中圓圈的半徑，演算法從a開始，經計算其為核心點，則將點a及其鄰域內的所有點（共4個）歸為類q，接著嘗試擴充套件類q。查詢可知類q內所有的點均為核心點（紅點），故皆具有擴充套件能力，點c也被劃入類q。在遞迴拓展的過程中，查詢得知c不是核心點，類q不能從點c處擴充，稱c為邊界點。邊界點被定義為屬於某乙個類的非核心點。在若干次擴充套件以後類q不能再擴張，此時形成的類為圖中除n外的所有的點，點n則成為雜訊點，即不屬於任何乙個類簇的點，等價的可以定義為從任何乙個核心點出發都是密度不可達的。在上圖中資料點只能聚成乙個類，在實際使用中往往會有多個類，即在某一類擴充套件完成後另外選擇乙個未被歸類的核心點形成乙個新的類簇並擴充套件，演算法結束的標誌是所有的點都已被劃入某一類或雜訊，且所有的類都不可再擴充套件。
public vectorgetneighbors(dataobject p,arraylistobjects)
}return neighbors;
}public int dbscan(arraylistobjects)}}
if(q.getcid()<=0)}}
聚類演算法 DBSCAN
dbscan 是一種簡單的，基於密度的聚類演算法。本次實現中，dbscan 使用了基於中心的方法。在基於中心的方法中，每個資料點的密度通過對以該點為中心以邊長為 2 eps 的網格 鄰域 內的其他資料點的個數來度量。根據資料點的密度分為三類點 1 核心點 該點在鄰域內的密度超過給定的閥值 minps...
DBSCAN聚類演算法
基於密度定義，我們將點分為 dbscan演算法的本質就是隨大流，邊界點緊緊圍繞著核心點，他們抱團，不帶噪點玩兒 小團體多了，聯絡比較密切的小團體之間聚成了同個類 比較偏遠的小團體想要加入這個圈子，進不去，就單幹，我們自己玩自己的，聚成了另外的乙個類 一開始就被孤立的噪點吧，自然有自己的傲骨，接著孤芳...
DBSCAN聚類演算法
核心點 在半徑eps內含有超過minpts個數的點。邊界點 在半徑eps內含有小於minpts個數的點，但落在核心點的領域。噪音點 不是以上兩種點的點。每個點都要判斷一遍，標記為核心點，邊界點和噪音點，噪音點要刪除。eps 半徑 min sample 簇的樣本數 metric 計算方式 import...