了解dbscan演算法基本原理；
編寫**並實現dbscan演算法對資料的聚簇
採用的資料集 ：r語言factoextra包裡的multishapes資料集
函式首先確定兩個引數：
（1）epsilon:在乙個點周圍鄰近區域的半徑
（2）minpts:鄰近區域內至少包含點的個數
根據以上兩個引數，可以把樣本中的點分成三類：
核點：滿足領域內的點》=minpts，則為核樣本點
邊界點：滿足領域內的點(factoextra)
library(ggplot2)
data<
-data.frame(multishapes[,1
:2])
ggplot(data,aes(x,y)
)+geom_point(
)#主函式
dbscan = function(data,eps,minpts)
else
if(pts>1&
& pts< minpts)
else}}
#刪除雜訊點
data_c<
-data[which(data_n$cluster!=0)
,]#去掉雜訊點之後的領域
dismatrix2
.matrix(dist(data_c, method =
"euclidean"))
cluster<
-list()
for(i in
1:nrow(data_c)
)#合併有交集的鄰域，生成乙個新簇
for(i in
1:length(cluster))}
}}newcluster<
-list()
#去掉空列表
for(i in
1:length(cluster))}
#為相同簇中的物件賦相同的標籤
data_c[,4
].character(
)for
(i in
1:length(newcluster))}
return
(data_c)
}#執行
test<
-dbscan(data,
0.15,6
)#設定eps為0.15，minpts為6
ggplot(test,aes(x,y,colour=factor(test[,4
])))
+ geom_point(shape=factor(test[,4
]))原資料
經過聚類後
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
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...