最新文章专题视频专题问答1问答10问答100问答1000问答2000关键字专题1关键字专题50关键字专题500关键字专题1500TAG最新视频文章推荐1 推荐3 推荐5 推荐7 推荐9 推荐11 推荐13 推荐15 推荐17 推荐19 推荐21 推荐23 推荐25 推荐27 推荐29 推荐31 推荐33 推荐35 推荐37视频文章20视频文章30视频文章40视频文章50视频文章60 视频文章70视频文章80视频文章90视频文章100视频文章120视频文章140 视频2关键字专题关键字专题tag2tag3文章专题文章专题2文章索引1文章索引2文章索引3文章索引4文章索引5123456789101112131415文章专题3
当前位置: 首页 - 科技 - 知识百科 - 正文

Python聚类算法之DBSACN实例分析

来源:动视网 责编:小采 时间:2020-11-27 14:34:52
文档

Python聚类算法之DBSACN实例分析

Python聚类算法之DBSACN实例分析:本文实例讲述了Python聚类算法之DBSACN。分享给大家供大家参考,具体如下: DBSCAN:是一种简单的,基于密度的聚类算法。本次实现中,DBSCAN使用了基于中心的方法。在基于中心的方法中,每个数据点的密度通过对以该点为中心以边长为2*EPs的网格(邻域)
推荐度:
导读Python聚类算法之DBSACN实例分析:本文实例讲述了Python聚类算法之DBSACN。分享给大家供大家参考,具体如下: DBSCAN:是一种简单的,基于密度的聚类算法。本次实现中,DBSCAN使用了基于中心的方法。在基于中心的方法中,每个数据点的密度通过对以该点为中心以边长为2*EPs的网格(邻域)
 本文实例讲述了Python聚类算法之DBSACN。分享给大家供大家参考,具体如下:

DBSCAN:是一种简单的,基于密度的聚类算法。本次实现中,DBSCAN使用了基于中心的方法。在基于中心的方法中,每个数据点的密度通过对以该点为中心以边长为2*EPs的网格(邻域)内的其他数据点的个数来度量。根据数据点的密度分为三类点:

核心点:该点在邻域内的密度超过给定的阀值MinPs。
边界点:该点不是核心点,但是其邻域内包含至少一个核心点。
噪音点:不是核心点,也不是边界点。

有了以上对数据点的划分,聚合可以这样进行:各个核心点与其邻域内的所有核心点放在同一个簇中,把边界点跟其邻域内的某个核心点放在同一个簇中。

# scoding=utf-8
import pylab as pl
from collections import defaultdict,Counter
points = [[int(eachpoint.split("#")[0]), int(eachpoint.split("#")[1])] for eachpoint in open("points","r")]
# 计算每个数据点相邻的数据点,邻域定义为以该点为中心以边长为2*EPs的网格
Eps = 10
surroundPoints = defaultdict(list)
for idx1,point1 in enumerate(points):
 for idx2,point2 in enumerate(points):
 if (idx1 < idx2):
 if(abs(point1[0]-point2[0])<=Eps and abs(point1[1]-point2[1])<=Eps):
 surroundPoints[idx1].append(idx2)
 surroundPoints[idx2].append(idx1)
# 定义邻域内相邻的数据点的个数大于4的为核心点
MinPts = 5
corePointIdx = [pointIdx for pointIdx,surPointIdxs in surroundPoints.iteritems() if len(surPointIdxs)>=MinPts]
# 邻域内包含某个核心点的非核心点,定义为边界点
borderPointIdx = []
for pointIdx,surPointIdxs in surroundPoints.iteritems():
 if (pointIdx not in corePointIdx):
 for onesurPointIdx in surPointIdxs:
 if onesurPointIdx in corePointIdx:
 borderPointIdx.append(pointIdx)
 break
# 噪音点既不是边界点也不是核心点
noisePointIdx = [pointIdx for pointIdx in range(len(points)) if pointIdx not in corePointIdx and pointIdx not in borderPointIdx]
corePoint = [points[pointIdx] for pointIdx in corePointIdx] 
borderPoint = [points[pointIdx] for pointIdx in borderPointIdx]
noisePoint = [points[pointIdx] for pointIdx in noisePointIdx]
# pl.plot([eachpoint[0] for eachpoint in corePoint], [eachpoint[1] for eachpoint in corePoint], 'or')
# pl.plot([eachpoint[0] for eachpoint in borderPoint], [eachpoint[1] for eachpoint in borderPoint], 'oy')
# pl.plot([eachpoint[0] for eachpoint in noisePoint], [eachpoint[1] for eachpoint in noisePoint], 'ok')
groups = [idx for idx in range(len(points))]
# 各个核心点与其邻域内的所有核心点放在同一个簇中
for pointidx,surroundIdxs in surroundPoints.iteritems():
 for oneSurroundIdx in surroundIdxs:
 if (pointidx in corePointIdx and oneSurroundIdx in corePointIdx and pointidx < oneSurroundIdx):
 for idx in range(len(groups)):
 if groups[idx] == groups[oneSurroundIdx]:
 groups[idx] = groups[pointidx]
# 边界点跟其邻域内的某个核心点放在同一个簇中
for pointidx,surroundIdxs in surroundPoints.iteritems():
 for oneSurroundIdx in surroundIdxs:
 if (pointidx in borderPointIdx and oneSurroundIdx in corePointIdx):
 groups[pointidx] = groups[oneSurroundIdx]
 break
# 取簇规模最大的5个簇
wantGroupNum = 3
finalGroup = Counter(groups).most_common(3)
finalGroup = [onecount[0] for onecount in finalGroup]
group1 = [points[idx] for idx in xrange(len(points)) if groups[idx]==finalGroup[0]]
group2 = [points[idx] for idx in xrange(len(points)) if groups[idx]==finalGroup[1]]
group3 = [points[idx] for idx in xrange(len(points)) if groups[idx]==finalGroup[2]]
pl.plot([eachpoint[0] for eachpoint in group1], [eachpoint[1] for eachpoint in group1], 'or')
pl.plot([eachpoint[0] for eachpoint in group2], [eachpoint[1] for eachpoint in group2], 'oy')
pl.plot([eachpoint[0] for eachpoint in group3], [eachpoint[1] for eachpoint in group3], 'og')
# 打印噪音点,黑色
pl.plot([eachpoint[0] for eachpoint in noisePoint], [eachpoint[1] for eachpoint in noisePoint], 'ok') 
pl.show()

运行效果截图如下:

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

文档

Python聚类算法之DBSACN实例分析

Python聚类算法之DBSACN实例分析:本文实例讲述了Python聚类算法之DBSACN。分享给大家供大家参考,具体如下: DBSCAN:是一种简单的,基于密度的聚类算法。本次实现中,DBSCAN使用了基于中心的方法。在基于中心的方法中,每个数据点的密度通过对以该点为中心以边长为2*EPs的网格(邻域)
推荐度:
标签: 实例 分析 python
  • 热门焦点

最新推荐

猜你喜欢

热门推荐

专题
Top