DBSCAN聚类算法的实现

article/2025/10/2 2:11:33

DBSCAN聚类算法的实现

  • 1. 作者介绍
  • 2.关于理论方面的知识介绍
    • 2.1 DBSCAN算法介绍
    • 2.2 鸢尾花数据集介绍
  • 3．实验过程
    • 3.1 实验代码
    • 3.2 实现过程
    • 3.3 实验结果
  • 4．参考文献

1. 作者介绍

刘鹏程，男，西安工程大学电子信息学院，2021级硕士研究生
研究方向：机器视觉与人工智能
电子邮件：1084823951@QQ.com

孟莉苹，女，西安工程大学电子信息学院，2021级硕士研究生，张宏伟人工智能课题组
研究方向：机器视觉与人工智能
电子邮件：2425613875@qq.com

2.关于理论方面的知识介绍

2.1 DBSCAN算法介绍

DBSCAN（Density—Based Spatial Clustering of Application with Noise）算法是一种典型的基于密度的聚类方法。它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够密度的区域划分为簇，并可以在有噪音的空间数据集中发现任意形状的簇。
1. 基本概念
DBSCAN 算法中有两个重要参数：Eps和MmPtS。Eps是定义密度时的邻域半径，MmPts 为定义核心点时的阈值。
在DBSCAN算法中将数据点分为以下3类：
1）核心点
如果一个对象在其半径Eps内含有超过MmPts数目的点，则该对象为核心点。
2）边界点
如果一个对象在其半径Eps内含有点的数量小于MinPts，但是该对象落在核心点的邻域内，则该对象为边界点。
3）噪音点
如果一个对象既不是核心点也不是边界点，则该对象为噪音点。
通俗地讲，核心点对应稠密区域内部的点，边界点对应稠密区域边缘的点，而噪音点对应稀疏区域中的点。
在图1中，假设MinPts=5，Eps如图中箭头线所示，则点A为核心点，点B 为边界点，点C为噪音点。点A因为在其Eps邻域内含有7个点，超过了Eps=5，所以是核心点。
点E和点C因为在其Eps邻域內含有点的个数均少于5，所以不是核心点；点B因为落在了点A的Eps邻域内，所以点B是边界点；点C因为没有落在任何核心点的邻域内，所以是噪音点。

图1所示 DBSCAN算法数据点类型示意

进一步来讲，DBSCAN算法还涉及以下一些概念。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在图2中，点a为核心点，点b为边界点，并且因为a直接密度可达b。但是b不直接密度可达a(因为b不是一个核心点)。因为c直接密度可达a，a直接密度可达b，所以c密度可达b。但是因为b不直接密度可达a，所以b不密度可达c。但是b和c密度相连。
2.算法描述
DBSCAN算法对簇的定义很简单，由密度可达关系导出的最大密度相连的样本集合，即为最终聚类的一个簇。
DBSCAN算法的簇里面可以有一个或者多个核心点。如果只有一个核心点，则簇里其他的非核心点样本都在这个核心点的Eps邻域里。如果有多个核心点，则簇里的任意一个核心点的Eps邻域中一定有一个其他的核心点，否则这两个核心点无法密度可达。这些核心点的Eps邻域里所有的样本的集合组成一个DBSCAN 聚类簇。
DBSCAN算法的描述如下：
1)输入：数据集，邻域半径Eps，邻域中数据对象数目阈值MinPts;
2)输出：密度联通簇。
处理流程如下。
1)从数据集中任意选取一个数据对象点p；
2)如果对于参数Eps和MinPts，所选取的数据对象点p为核心点，则找出所有从p密度可达的数据对象点，形成一个簇；
3)如果选取的数据对象点p是边缘点，选取另一个数据对象点；
4)重复(2)、(3)步，直到所有点被处理。
DBSCAN算法的计算复杂的度为O(n²)，n为数据对象的数目。这种算法对于输入参数Eps和MinPts是敏感的。
**3.算法实例
下面给出一个样本数据集，如表1所示，并对其实施DBSCAN算法进行聚类，取 Eps=3，MinPts=3。

表1 DBSCAN算法样本数据集

数据集中的样本数据在二维空间内的表示如图 3 所示：

图3 直接密度可达和密度可达示意

第一步： 顺序扫描数据集的样本点，首先取到p1(1,2)。

  1. 计算p1的领域，计算出每一点到p1的距离，如d(p1,p2)=sqrt(1+1)=1.414。
  2. 根据每个样本点到p1的距离，计算出p1的Eps领域为{p1,p2,p3,p13}。
  3. 因为p1的Eps邻域含有4个点，大于 MinPts(3)，所以，p1 为核心点。
  4. 以p1为核心点建立簇C1，即找出所有从p1密度可达的点。
  5. p1邻域内的点都是p1直接密度可达的点，所以都属于C1。
  6. 寻找p1密度可达的点，p2的邻域为{p1,p2,p3,p4,p13}，因为p1密度可达p2，p2密度可达p4，所以p1密度可达p4，因此p4也属于C1。
  7. p3的邻域为{p1,p2,p3,p4,p13}，p13的邻域为{p1,p2,p3,p4,p13}，p3和p13 都是核心点，但是它们邻域的点都已经在Cl中。
  8. P4的邻域为{p3,p4,p13}，为核心点，其邻域内的所有点都已经被处理。
  9. 此时，以p1为核心点出发的那些密度可达的对象都全部处理完毕，得到簇C1，包含点{p1,p2,p3,p13,p4}。
    第二步： 继续顺序扫描数据集的样本点，取到p5(5,8)。
  10. 计算p5的领域，计算出每一点到p5的距离，如d(p1,p8)=sqrt(4+1)=2.236。
  11. 根据每个样本点到p5的距离，计算出p5的Eps邻域为{p5,p6,p7,p8}。
  12. 因为p5的Eps邻域含有4个点，大于MinPts(3)，所以，p5为核心点。
  13. 以p5为核心点建立簇C2，即找出所有从p5密度可达的点，可以获得簇 C2，包含点{p5,p6,p7,p8}。
    第三步： 继续顺序扫描数据集的样本点，取到p9(9,5)。
  14. 计算出p9的Eps领域为{p9}，个数小于MinPts(3)，所以p9不是核心点。
  15. 对p9处理结束。
    第四步： 继续顺序扫描数据集的样本点，取到p10(1,12)。
  16. 计算出p10的Eps邻域为{p10,p11}，个数小于MinPts(3)，所以p10不是核心点。
  17. 对p10处理结束。
    第五步： 继续顺序扫描数据集的样本点，取到p11(3,12)。
  18. 计算出p11的Eps邻域为{p11,p10,p12}，个数等于MinPts(3)，所以p11是核心点。
  19. 从p12的邻域为{p12,p11}，不是核心点。
  20. 以p11为核心点建立簇C3，包含点{p11,p10,p12}。
    第六步： 继续扫描数据的样本点，p12、p13都已经被处理过，算法结束。

2.2 鸢尾花数据集介绍

Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。本实验所用到的数据集为iris鸢尾花数据集，Iris鸢尾花数据集内包含3类分别为山鸢尾(Iris-setosa)、变色鸢尾(Iris-versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Iris-virginica)，共150条记录，每类各50个数据，每条记录都有4项特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，iris以鸢尾花的特征作为数据来源，常用在分类操作中。该数据集由3种不同类型的鸢尾花的50个样本数据构成。其中的一个种类与另外两个种类是线性可分离的，后两个种类是非线性可分离的。如下表2所示：
在这里插入图片描述

其相对应的鸢尾花分类结果如图4所示：

图4所示鸢尾花分类结果图

3．实验过程

3.1 实验代码

#!/usr/bin/env python3
#-*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt # 导入matplotlib的库
import numpy as np # 导入numpy的包
from sklearn.cluster import KMeans # 引入KMeans模块
from sklearn import datasets #导入数据集
from sklearn import metrics # 调用评价指标
iris = datasets.load_iris() # 导入鸢尾花数据集
X = iris.data[:, :4]  # #表示我们取特征空间中的4个维度
print(X.shape) # 打印出X的尺寸大小#绘制数据分布图
plt.figure() # 创建图像
plt.subplot(2, 2, 1) # subplot创建单个子图，单个字图中包含4个区域，相应区域在左上角。
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c="red", marker='o', label='datas') # 画散点图
plt.xlabel('datas') # 设置X轴的标签为datas
plt.legend(loc=2) # 设置图标
#K-means
print("===K-means聚类===")
estimator = KMeans(n_clusters=3).fit(X)  # 构造聚类器
label_pred = estimator.labels_  # 获取聚类标签
#绘制k-means结果
plt.subplot(2, 2, 2) # subplot创建单个子图，单个子图中包含4个区域，相应区域在右上角。
x0 = X[label_pred == 0]# 获取聚类标签等于0的话，则赋值给x0
x1 = X[label_pred == 1]# 获取聚类标签等于1的话，则赋值给x1
x2 = X[label_pred == 2]# 获取聚类标签等于2的话，则赋值给x2
plt.scatter(x0[:, 0], x0[:, 1], c="red", marker='o', label='label0')#画label0的散点图
plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], c="green", marker='*', label='label1')#画label1的散点图
plt.scatter(x2[:, 0], x2[:, 1], c="blue", marker='+', label='label2')#画label2的散点图
plt.xlabel('K-means')# 设置X轴的标签为K-means
plt.legend(loc=2)# 设置图标在左上角
score1 = metrics.silhouette_score(X, label_pred, metric="euclidean")# 使用轮廓系数
print(score1)# 打印出轮廓系数#密度聚类之DBSCAN算法
print("===DBSCAN聚类===")
from sklearn.cluster import DBSCAN # 引入DBSCAN模块
from sklearn import metrics # 调用评价指标
dbscan = DBSCAN(eps=0.4, min_samples=9).fit(X) #导入DBSCAN模块进行训练
label_pred = dbscan.labels_ # labels为每个数据的簇标签
plt.subplot(2, 2, 3) # 创建单个子图，单个子图中包含4个区域，相应的区域在左下角。
x0 = X[label_pred == 0] # 获取聚类标签等于0的话，则赋值给x0
x1 = X[label_pred == 1] # 获取聚类标签等于1的话，则赋值给x1
x2 = X[label_pred == 2] # 获取聚类标签等于2的话，则赋值给x2
plt.scatter(x0[:, 0], x0[:, 1], c="red", marker='o', label='label0') # 画label0的散点图
plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], c="green", marker='*', label='label1') # 画label1的散点图
plt.scatter(x2[:, 0], x2[:, 1], c="blue", marker='+', label='label2') # 画label2的散点图
plt.xlabel('DBSCAN')# 设置X轴的标签为DBSCAN
plt.legend(loc=2)# 设置图标在左上角
score = metrics.silhouette_score(X, label_pred, metric="euclidean")# 使用轮廓系数
print(score)# 打印出轮廓系数#结构性聚类(层次聚类)
print("===层次聚类===")
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering # 导入AGNES算法
import pandas as pd
from sklearn.metrics import confusion_matrix # 导入混淆矩阵的指标iris = datasets.load_iris()
irisdata = iris.data
clustering = AgglomerativeClustering(linkage='ward', n_clusters=3) # 使用层次聚类模块
res = clustering.fit(irisdata) # 用训练器数据拟合分类器模型print("各个簇的样本数目：")
print(pd.Series(clustering.labels_).value_counts()) # 确定数据出现的频率
print("聚类结果：")
print(confusion_matrix(iris.target, clustering.labels_)) # 打印出混淆矩阵plt.subplot(2, 2, 4) # 创建单个子图，单个子图中包含4个区域，相应的区域在右下角。
d0 = irisdata[clustering.labels_ == 0] # 获取聚类标签等于0的话，则赋值给d0
plt.plot(d0[:, 0], d0[:, 1], 'o', c="red")
d1 = irisdata[clustering.labels_ == 1] # 获取聚类标签等于1的话，则赋值给d1
plt.plot(d1[:, 0], d1[:, 1], '*', c="green")
d2 = irisdata[clustering.labels_ == 2] # 获取聚类标签等于2的话，则赋值给d2
plt.plot(d2[:, 0], d2[:, 1], '+', c="blue")
plt.xlabel("AGNES")
score2 = metrics.silhouette_score(irisdata, clustering.labels_, metric="euclidean")# 使用轮廓系数
print(score2)# 打印出轮廓系数
plt.show()

3.2 实现过程

  1. 导入实验环境所需要的包
r#!/usr/bin/env python3
#-*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt # 导入matplotlib的库
import numpy as np # 导入numpy的包
from sklearn.cluster import KMeans # 引入KMeans模块
from sklearn import datasets #导入数据集
from sklearn import metrics # 调用评价指标
  1. 导入实验所需的iris鸢尾花数据集并提取维度
iris = datasets.load_iris() # 导入鸢尾花数据集
X = iris.data[:, :4]  # #表示我们取特征空间中的4个维度
print(X.shape) # 打印出X的尺寸大小
  1. 绘制数据分布图
#绘制数据分布图
plt.figure() # 创建图像
plt.subplot(2, 2, 1) # subplot创建单个子图，单个字图中包含4个区域，相应区域在左上角。
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c="red", marker='o', label='datas') # 画散点图
plt.xlabel('datas') # 设置X轴的标签为datas
plt.legend(loc=2) # 设置图标
  1. DBSCAN密度聚类算法
#密度聚类之DBSCAN算法
print("===DBSCAN聚类===")
from sklearn.cluster import DBSCAN # 引入DBSCAN模块
from sklearn import metrics # 调用评价指标
dbscan = DBSCAN(eps=0.4, min_samples=9).fit(X) #导入DBSCAN模块进行训练
label_pred = dbscan.labels_ # labels为每个数据的簇标签
plt.subplot(2, 2, 3) # 创建单个子图，单个子图中包含4个区域，相应的区域在左下角。
x0 = X[label_pred == 0] # 获取聚类标签等于0的话，则赋值给x0
x1 = X[label_pred == 1] # 获取聚类标签等于1的话，则赋值给x1
x2 = X[label_pred == 2] # 获取聚类标签等于2的话，则赋值给x2
plt.scatter(x0[:, 0], x0[:, 1], c="red", marker='o', label='label0') # 画label0的散点图
plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], c="green", marker='*', label='label1') # 画label1的散点图
plt.scatter(x2[:, 0], x2[:, 1], c="blue", marker='+', label='label2') # 画label2的散点图
plt.xlabel('DBSCAN')# 设置X轴的标签为DBSCAN
plt.legend(loc=2)# 设置图标在左上角
score = metrics.silhouette_score(X, label_pred, metric="euclidean")# 使用轮廓系数
print(score)# 打印出轮廓系数
  1. K-means算法
#K-means
print("===K-means聚类===")
estimator = KMeans(n_clusters=3).fit(X)  # 构造聚类器
label_pred = estimator.labels_  # 获取聚类标签
#绘制k-means结果
plt.subplot(2, 2, 2) # subplot创建单个子图，单个子图中包含4个区域，相应区域在右上角。
x0 = X[label_pred == 0]# 获取聚类标签等于0的话，则赋值给x0
x1 = X[label_pred == 1]# 获取聚类标签等于1的话，则赋值给x1
x2 = X[label_pred == 2]# 获取聚类标签等于2的话，则赋值给x2
plt.scatter(x0[:, 0], x0[:, 1], c="red", marker='o', label='label0')#画label0的散点图
plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], c="green", marker='*', label='label1')#画label1的散点图
plt.scatter(x2[:, 0], x2[:, 1], c="blue", marker='+', label='label2')#画label2的散点图
plt.xlabel('K-means')# 设置X轴的标签为K-means
plt.legend(loc=2)# 设置图标在左上角
score1 = metrics.silhouette_score(X, label_pred, metric="euclidean")# 使用轮廓系数
print(score1)# 打印出轮廓系数
  1. 结构性聚类算法
#结构性聚类(层次聚类)
print("===层次聚类===")
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering # 导入AGNES算法
import pandas as pd
from sklearn.metrics import confusion_matrix # 导入混淆矩阵的指标iris = datasets.load_iris()
irisdata = iris.data
clustering = AgglomerativeClustering(linkage='ward', n_clusters=3) # 使用层次聚类模块
res = clustering.fit(irisdata) # 用训练器数据拟合分类器模型print("各个簇的样本数目：")
print(pd.Series(clustering.labels_).value_counts()) # 确定数据出现的频率
print("聚类结果：")
print(confusion_matrix(iris.target, clustering.labels_)) # 打印出混淆矩阵plt.subplot(2, 2, 4) # 创建单个子图，单个子图中包含4个区域，相应的区域在右下角。
d0 = irisdata[clustering.labels_ == 0] # 获取聚类标签等于0的话，则赋值给d0
plt.plot(d0[:, 0], d0[:, 1], 'o', c="red")
d1 = irisdata[clustering.labels_ == 1] # 获取聚类标签等于1的话，则赋值给d1
plt.plot(d1[:, 0], d1[:, 1], '*', c="green")
d2 = irisdata[clustering.labels_ == 2] # 获取聚类标签等于2的话，则赋值给d2
plt.plot(d2[:, 0], d2[:, 1], '+', c="blue")
plt.xlabel("AGNES")
score2 = metrics.silhouette_score(irisdata, clustering.labels_, metric="euclidean")# 使用轮廓系数
print(score2)# 打印出轮廓系数
plt.show()

3.3 实验结果

图5 实验结果

从图5实验结果可以看出，AGNES(层次聚类)没有相应再分配能力，所以算法聚类效果不好；K-means算法由于对离群点和孤立点敏感，导致算法聚类效果一般；DBSCAN算法聚类效果显著，本实验DBSCAN聚类效果好。

4．参考文献

[1] 鸢尾花(iris)数据集
https://blog.csdn.net/Albert201605/article/details/82313139ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522164933052516780366517496%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=164933052516780366517496&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allfirst_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-1-82313139.142v7pc_search_result_cache,157v4control&utm_term=iris%E9%B8%A2%E5%B0%BE%E8%8A%B1%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E4%BB%8B%E7%BB%8D&spm=1018.2226.3001.4187.，

[2] 机器学习(十一)-逻辑回归实践篇之鸢尾花数据集分类
https://blog.csdn.net/gf_lvah/article/details/89541043?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522164933036516780366583106%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=164933036516780366583106&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allfirst_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-8-89541043.142v7pc_search_result_cache,157v4control&utm_term=%E9%B8%A2%E5%B0%BE%E8%8A%B1%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E5%88%86%E7%B1%BB&spm=1018.2226.3001.4187.，

[3] python核心编程之实现鸢尾花三种聚类算法
https://blog.csdn.net/haoxun03/article/details/104209397?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522164810159716781685331868%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=164810159716781685331868&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allfirst_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-5-104209397.142v3pc_search_result_cache,143v4control&utm_term=dbscan%E8%81%9A%E7%B1%BB%E7%AE%97%E6%B3%95%E9%B8%A2%E5%B0%BE%E8%8A%B1&spm=1018.2226.3001.4187.，

[4] 机器学习（2）鸢尾花三种聚类算法(K-means,AGNES,DBScan)
https://blog.csdn.net/cungudafa/article/details/91566810?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522164810159716781685331868%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=164810159716781685331868&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allfirst_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-4-91566810.142v3pc_search_result_cache,143v4control&utm_term=dbscan%E8%81%9A%E7%B1%BB%E7%AE%97%E6%B3%95%E9%B8%A2%E5%B0%BE%E8%8A%B1&spm=1018.2226.3001.4187.，

[5]DBSCAN聚类算法简介
https://blog.csdn.net/dsdaasaaa/article/details/94590159.，

[6]dbscan聚类算法实例_聚类性能评估-轮廓系数
https://blog.csdn.net/weixin_29155599/article/details/113056125.，

[7]《机器学习》分析鸢尾花数据集
https://blog.csdn.net/jiangsujiangjiang/article/details/80568196?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2defaultbaidujs_utm_term~default-0.pc_relevant_antiscanv2&spm=1001.2101.3001.4242.1&utm_relevant_index=3.，


http://chatgpt.dhexx.cn/article/8ESmEO7V.shtml

相关文章

毫米波雷达点云 DBSCAN聚类算法

毫米波雷达点云 DBSCAN聚类算法

毫米雷达点云 DBSCAN聚类算法 聚类的目的聚类算法分类原型聚类层次聚类密度聚类 DBSCAN聚类算法原理相关定义算法流程以及伪代码DBSCAN算法优缺点DBSCAN参数选择聚类衡量指标 DBSCAN算法仿真DBSCAN代码DBSCAN算法对毫米波雷达点云数据进行聚类 聚类的目的 聚类的目的是将一组数…
阅读更多...
使用Python实现DBSCAN聚类算法及可视化

使用Python实现DBSCAN聚类算法及可视化

目录 实战过程 数据准备 DBSCAN模型 聚类结果评估 可视化展示 运行结果 总结 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法，可以发现任意形状的簇，并且能够在噪声数据的…
阅读更多...
聚类及DBSCAN 聚类算法

聚类及DBSCAN 聚类算法

聚类及DBSCAN 聚类算法 一、聚类 1.概念 聚类就是按照某个特定标准把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。 2.聚类与分类的区别 聚类时，我们并不…
阅读更多...
python DBSCAN聚类算法

python DBSCAN聚类算法

文章目录 DBSCAN聚类算法基本思想基本概念工作流程参数选择DBSCAN的优劣势 代码分析Matplotlib Pyplotmake_blobsStandardScaleraxes类使用plt.cm.Spectral颜色分配python numpy 中linspace函数enumerate()函数plt.scatter（）绘制散点图整体代码 DBSCAN聚…
阅读更多...
聚类方法：DBSCAN算法研究（1）--DBSCAN原理、流程、参数设置、优缺点以及算法

聚类方法：DBSCAN算法研究（1）--DBSCAN原理、流程、参数设置、优缺点以及算法

DBSCAN聚类算法三部分： 1、 DBSCAN原理、流程、参数设置、优缺点以及算法； http://blog.csdn.net/zhouxianen1987/article/details/68945844 2、 matlab代码实现； blog：http://blog.csdn.net/zhouxianen1987/…
阅读更多...
聚类算法--DBSCAN算法

聚类算法--DBSCAN算法

一、DBSCAN算法 简介 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个基于密度的聚类算法。算法把簇看作数据空间中由低密度区域分割开的高密度对象区域；将足够高密度的区域划为簇，可以在有噪音的数据集中发现任意形状的聚类…
阅读更多...
DBSCAN聚类算法

DBSCAN聚类算法

DBSCAN是一种基于密度的聚类算法 首先，DBSCAN算法会以任何尚未访问过的任意起始数据点为核心点，并对该核心点进行扩充。这时我们给定一个半径/距离ε，任何和核心点的距离小于ε的点都是它的相邻点。如果核心点附近有足够数量的点&#xff0…
阅读更多...
DBSCAN 聚类算法

DBSCAN 聚类算法

DBSCAN 聚类算法 DBSCAN 算法是一种基于密度的聚类算法，它能够发现任意形状的类别 (database 2)，而 k k k-means 只能发现凸 (convex) 的形状 (database 1)，同时 DBSCAN 还有很强的抗噪性 (database 3)，在具有噪声的数据中发现任…
阅读更多...
基于密度的聚类算法（1）——DBSCAN详解

基于密度的聚类算法（1）——DBSCAN详解

基于密度的聚类算法（1）——DBSCAN详解 基于密度的聚类算法（2）——OPTICS详解 基于密度的聚类算法（3）——DPC详解 1. DBSCAN简介 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications wit…
阅读更多...
聚类算法之DBSCAN

聚类算法之DBSCAN

DBSCAN聚类算法 1. DBSCAN算法基本概念 DBSCAN是一种典型的基于密度的聚类算法，基于一组邻域 ( ϵ , M i n P t s ) (\epsilon, MinPts) (ϵ,MinPts)来描述样本集的紧密程度。其中 ϵ \epsilon ϵ描述了某一样本的邻域距离阈值， M i n P t s MinPts Mi…
阅读更多...
char型和int型之间的类型转换

char型和int型之间的类型转换

char转换为int型数据 通过赋值方式将char类型变量转换为int型变量，变量值为char类型变量的ASCII码值 例如：int a ‘0’ 那么打印a的结果为48，如果想要得到正确的数字，需要减去ASCII码值。 int型转换为char型 char类型和int类…
阅读更多...
C++：char转换为int（char to int ）

C++：char转换为int（char to int ）

文章目录 1.通过ascii码&#xff1a;2.直接转换&#xff08;更简单&#xff0c;推荐&#xff09; 1.通过ascii码&#xff1a; char a 0; int ia (int)a; /* note that the int cast is not necessary -- int ia a would suffice */ cout<<ia<<endl;结果如下&a…
阅读更多...
c++ char[]与int之间的类型转换

c++ char[]与int之间的类型转换

char数组转int&#xff0c;int转char数组。 #include <cstdio> #include <iostream> #include <stdlib.h> using namespace std;int main(int argc , char *argv[]){int n 0; char str[110] "1234";//char[]转int n atoi(str);printf("%d…
阅读更多...
c/c++，char型数组转化为int类型

c/c++，char型数组转化为int类型

char型数组转int类型 这几天遇到需要将int等类型转换并保存在char数组中&#xff0c;同时还需要将char数组转换为int等类型进行显示。 1、int等类型转换并保存在char数组中 int为4字节&#xff0c;char为1字节&#xff0c;由长变短&#xff0c;容易发出截断&#xff0c;数据…
阅读更多...
【c++】int与char相互转换

【c++】int与char相互转换

1 通过ASCII码转换 首先先看一下ASCII表 其中数字字符对应的位置为&#xff1a;48 - 57。 需要记住的几个数值&#xff1a; 2 char ->int char 转 int 之前&#xff0c;先将运算式中的每个字符都转换成 ASCII 码值&#xff0c;再进行计算。 char c 0;int i1 c; …
阅读更多...
c++中int与char相互转换

c++中int与char相互转换

一、ASCII 表 了解 int 与 char 相互转换之前&#xff0c;先让我们看一下 ASCII 码表。 其中数字字符对应的位置为&#xff1a;48 - 57。 二、char 转 int char 转 int 之前&#xff0c;先将运算式中的每个字符都转换成 ASCII 码值&#xff0c;再进行计算。 以下代码为例&a…
阅读更多...
java中char类型转换成int类型的方法

java中char类型转换成int类型的方法

java中&#xff0c;需要对输入进行一些判断&#xff0c;比如需要输入的是数字&#xff0c;而用户输入了字符&#xff0c;那么就会报错&#xff0c;因此用char或者String类型接收输入的数据就不会报错&#xff0c;但是问题来了&#xff1a;如何让输入的char或者String类型变为数…
阅读更多...
C++ char转换为int（char to int ）

C++ char转换为int（char to int ）

1.通过ascii码&#xff1a; char a 0; int ia (int)a; /* note that the int cast is not necessary -- int ia a would suffice */ cout<<ia<<endl; 结果如下&#xff1a; 可以看出这种方法得到的其实是char对应的ascii码。 因为ascii码的数字&#xff08;…
阅读更多...
char 与 int之间的转换

char 与 int之间的转换

转载自&#xff1a; 1.首先char与int都分为signed与unsigned类型&#xff0c;默认情况下都是signed类型。 2.从长字节数据类型转换为短字节数据类型&#xff0c;会产生截断&#xff1a; 如从4字节的int类型转换成1个字节的char类型&#xff0c;则取int数据的最低的一个字节&…
阅读更多...
派生类的构造函数和析构函数

派生类的构造函数和析构函数

派生类的构造和析构函数 派生类的构造函数 在定义派生类时&#xff0c;派生类并没有把基类的构造函数和析构函数继承下来。因此&#xff0c;对继承的基类成员初始化的工作要由派生类的构造函数承担&#xff0c;同时基类的析构函数也要被派生类的析构函数来调用 1.派生类构造…
阅读更多...
推荐文章

Copyright @ 2022~2023