DBSCAN 算法【python,机器学习,算法】

2024-06-06 03:52

本文主要是介绍DBSCAN 算法【python,机器学习,算法】,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

DBSCAN 即 Density of Based Spatial Clustering of Applications with Noise,带噪声的基于空间密度聚类算法。

算法步骤:

  1. 初始化:
    • 首先,为每个数据点分配一个初始聚类标签,这里设为0,表示该点尚未被分配到一个聚类中。
    • 设置一个聚类ID(cluster_id),初始化为0,用于标识不同的聚类。
  2. 遍历数据点:
    遍历数据集中的每个点。如果某点已经被标记(即不属于聚类0),则跳过该点。
  3. 查找邻居点:
    对于每个尚未被标记的点,使用get_neighbors函数查找其ε-邻域内的所有邻居点。这通常是通过计算该点与数据集中其他点之间的欧氏距离,并比较距离与ε来实现的。
  4. 处理邻居点数量:
    • 如果找到的邻居点数量小于min_pts(最小邻居数量),则将当前点标记为噪声点(标签设为-1)。
    • 如果邻居点数量大于或等于min_pts,则将该点标记为一个新的聚类(将cluster_id加1,并将该点标签设为新的cluster_id)。
  5. 扩展聚类:
    • 对于每个新发现的聚类中的点(即刚被标记为当前cluster_id的点),执行expand_cluster函数以进一步扩展聚类。
    • 在expand_cluster函数中,遍历当前点的所有邻居点,并根据其标签进行处理:
      • 如果邻居点是噪声点(标签为-1),则将其标记为当前聚类(将标签改为cluster_id)。
      • 如果邻居点尚未被标记(标签为0),则将其标记为当前聚类,并递归地查找并标记其邻居点(如果其邻居点数量也满足min_pts)。
  6. 返回结果:
    当所有点都被处理完毕后,算法返回每个数据点的最终聚类标签。

下面是代码实现:

from collections import Counterimport numpy as np
from sklearn.datasets import make_blobsdef dbscan(data, eps, min_pts):# 初始化每个数据点的聚类标签为 0labels = [0] * len(data)# 聚类 idcluster_id = 0for i in range(len(data)):if labels[i] != 0:# 如果数据点已经被标记过,则跳过该点,继续下一个点continue# 获取当前点的邻居点neighbors = get_neighbors(data, i, eps)# 如果邻居点的数量小于最小邻居数量,则将当前点标记为噪声点if len(neighbors) < min_pts:labels[i] = -1else:# 否则,增加聚类 idcluster_id += 1# 将当前点标记为当前聚类 idlabels[i] = cluster_id# 扩展聚类expand_cluster(data, labels, neighbors, cluster_id, eps, min_pts)# 返回每个数据点的聚类标签return labelsdef expand_cluster(data, labels, neighbors, cluster_id, eps, min_pts):# 遍历每个邻居点for neighbor in neighbors:# 如果邻居点的标签为 -1if labels[neighbor] == -1:# 将噪声点标记为当前聚类 idlabels[neighbor] = cluster_id# 如果邻居点的标签为 0elif labels[neighbor] == 0:# 将邻居点标记为当前聚类 idlabels[neighbor] = cluster_id# 获取邻居点的邻居点new_neighbors = get_neighbors(data, neighbor, eps)# 如果新的邻居点数量满足最小邻居数量要求,则将其加入邻居列表if len(new_neighbors) >= min_pts:neighbors += new_neighborsdef get_neighbors(data, point_idx, eps):# 邻居点列表neighbors = []for i in range(len(data)):# 计算当前点与目标点之间的欧氏距离,如果距离小于邻域半径 epsif np.linalg.norm(data[i] - data[point_idx]) < eps:# 将目标点的索引加入邻居点列表neighbors.append(i)# 返回邻居点列表return neighborsnp.random.seed(0)
# 生成样例数据
data, y = make_blobs(n_samples=200, centers=5, cluster_std=0.6)
print(Counter(y))eps, min_pts = 0.6, 3
# 进行聚类
labels = dbscan(data, eps, min_pts)
print(Counter(labels))

上述代码实现了一个简单的 DBSCAN 算法。注意,在实际应用中,你需要根据实际情况调整邻域半径参数和核心点周围最小数据点数。
一般情况下,最小数据点数取数据维度值的 2 倍数,最小取 3。 该参数越大,可能的噪声点会被聚类,同样的邻域半径越小,噪声点也会被分类。

这篇关于DBSCAN 算法【python,机器学习,算法】的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1035016

相关文章

python处理带有时区的日期和时间数据

《python处理带有时区的日期和时间数据》这篇文章主要为大家详细介绍了如何在Python中使用pytz库处理时区信息,包括获取当前UTC时间,转换为特定时区等,有需要的小伙伴可以参考一下... 目录时区基本信息python datetime使用timezonepandas处理时区数据知识延展时区基本信息

Python位移操作和位运算的实现示例

《Python位移操作和位运算的实现示例》本文主要介绍了Python位移操作和位运算的实现示例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一... 目录1. 位移操作1.1 左移操作 (<<)1.2 右移操作 (>>)注意事项:2. 位运算2.1

使用Python和Pyecharts创建交互式地图

《使用Python和Pyecharts创建交互式地图》在数据可视化领域,创建交互式地图是一种强大的方式,可以使受众能够以引人入胜且信息丰富的方式探索地理数据,下面我们看看如何使用Python和Pyec... 目录简介Pyecharts 简介创建上海地图代码说明运行结果总结简介在数据可视化领域,创建交互式地

利用python实现对excel文件进行加密

《利用python实现对excel文件进行加密》由于文件内容的私密性,需要对Excel文件进行加密,保护文件以免给第三方看到,本文将以Python语言为例,和大家讲讲如何对Excel文件进行加密,感兴... 目录前言方法一:使用pywin32库(仅限Windows)方法二:使用msoffcrypto-too

使用Python实现矢量路径的压缩、解压与可视化

《使用Python实现矢量路径的压缩、解压与可视化》在图形设计和Web开发中,矢量路径数据的高效存储与传输至关重要,本文将通过一个Python示例,展示如何将复杂的矢量路径命令序列压缩为JSON格式,... 目录引言核心功能概述1. 路径命令解析2. 路径数据压缩3. 路径数据解压4. 可视化代码实现详解1

python获取网页表格的多种方法汇总

《python获取网页表格的多种方法汇总》我们在网页上看到很多的表格,如果要获取里面的数据或者转化成其他格式,就需要将表格获取下来并进行整理,在Python中,获取网页表格的方法有多种,下面就跟随小编... 目录1. 使用Pandas的read_html2. 使用BeautifulSoup和pandas3.

Python装饰器之类装饰器详解

《Python装饰器之类装饰器详解》本文将详细介绍Python中类装饰器的概念、使用方法以及应用场景,并通过一个综合详细的例子展示如何使用类装饰器,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不... 目录1. 引言2. 装饰器的基本概念2.1. 函数装饰器复习2.2 类装饰器的定义和使用3. 类装饰

Python 交互式可视化的利器Bokeh的使用

《Python交互式可视化的利器Bokeh的使用》Bokeh是一个专注于Web端交互式数据可视化的Python库,本文主要介绍了Python交互式可视化的利器Bokeh的使用,具有一定的参考价值,感... 目录1. Bokeh 简介1.1 为什么选择 Bokeh1.2 安装与环境配置2. Bokeh 基础2

Java学习手册之Filter和Listener使用方法

《Java学习手册之Filter和Listener使用方法》:本文主要介绍Java学习手册之Filter和Listener使用方法的相关资料,Filter是一种拦截器,可以在请求到达Servl... 目录一、Filter(过滤器)1. Filter 的工作原理2. Filter 的配置与使用二、Listen

如何使用 Python 读取 Excel 数据

《如何使用Python读取Excel数据》:本文主要介绍使用Python读取Excel数据的详细教程,通过pandas和openpyxl,你可以轻松读取Excel文件,并进行各种数据处理操... 目录使用 python 读取 Excel 数据的详细教程1. 安装必要的依赖2. 读取 Excel 文件3. 读