Python實現DBSCAN演算法

python實現dascan聚類。

周志華老師的《機器學習》一書中詳細說明了演算法的過程，這裡就不再贅述，密度聚類的好壞與引數設定有很大的關係。

# coding:utf-8

import numpy as np
import random
import math
import copy
import scipy.io as sio
import matplotlib.pyplot as plt
import time
class
ind():
def__init__
(self):
self.x = 0
self.y = 0
self.core_true = false
self.neighboor = 
self.num_neighboor = 0
self.color = 0
matfn = u'c:/users/mr_lee/desktop/課程檔案/資料探勘/第四次作業/data-密度聚類/square4.mat'
temp = sio.loadmat(matfn)
print(temp.keys())
#print(temp)
data = temp['b']
length = data.shape[0]
radius = 2.5
minpts = 115
distance_matirx = np.zeros([length, length])
d = list([ind() for _ in range(length)])
core = 
for i in range(0, length, 1):
for j in range(i + 1, length, 1):
distance_matirx[i, j] = math.sqrt(pow(data[i, 0] - data[j, 0], 2) + pow(data[i, 1] - data[j, 1], 2))
distance_matirx[j, i] = distance_matirx[i, j]
d[i].x = data[i, 0]
d[i].y = data[i, 1]
for j in range(0, length, 1):
if distance_matirx[i, j] < radius and i != j:
d[i].num_neighboor += 1
if d[i].num_neighboor >= minpts:
print('資料的長度為%d, 核心數為%d'% (length, len(core)))
DBSCAN演算法python實現
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