寫給自己看的DBSCAN 1 基本實現

參考：西瓜書

dbscan的思想是基於密度來聚類，十分直觀易懂，更嚴謹的描述可見西瓜書，其中個人認為最關鍵的是：

若x

xx為核心物件，由x

xx密度可達的所有樣本組成的集合記為x

=x=\

x=，則不難證明x

xx即為滿足連線性與最大性的簇。

偽**如下：

這裡給出c++的實現，基本上忠於上述的偽**，沒有對效能進行優化：

struct clusterdata

;/*********
dbscan_cpp
parameters:
cluster: an array contains all points, points' clusterindex and datatype are initiated as 0
totalpts: number of points in cluster
return: number of clusters
*********/
intdbscan_cpp
(clusterdata *cluster,
const
int totalpts,
const
double eps,
const
unsigned
int minpts)
if(neighbors[j]
.size()
>= minpts)
coreobj.
push_back
(j);
} set<
int> unvisitedpts;
for(
int i =
0; i < totalpts; i++
) unvisitedpts.
insert
(i);
int k =1;
//the index of first cluster is 1, not 0
vector
int>> c;
while
(coreobj.
size()
>0)
else
cluster[q]
.datatype =1;
} k = k +1;
set<
int> c;
set_difference
(unvisitedptsold.
begin()
, unvisitedptsold.
end(
), unvisitedpts.
begin()
, unvisitedpts.
end(),
inserter
(c, c.
begin()
)); c.
push_back
(c);
set<
int> diff;
sort
(coreobj.
begin()
, coreobj.
end())
;set_difference
(coreobj.
begin()
, coreobj.
end(
), c.
begin()
, c.
end(),
inserter
(diff, diff.
begin()
)); coreobj.
assign
(diff.
begin()
, diff.
end())
;}return k-1;
}

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