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。
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
2025年01月28日
2025年01月28日
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