DBScan聚类算法

改算法可以用于实时路况的gps点的去噪，伪码如下：

输入:

E: 对象半径

Minpst: 给定D中E领域以内成为核心点的最小点数

D: 集合

目标：找到多个联通的最大相互密度直接可达的点的集合

repeat:

  1. 判断点是否是核心点
  2. 记录该点的直接密度可达点

util 所有输入点完成遍历

repeat:

  1. 将该点的相互直接密度可达的点加入同一组

util 所有核心对象的领域都完成遍历

该算法的好处是：

  1. 能用于去噪
  2. 发现任意形状的聚类
  3. 不需要事先知道聚类的个数

缺陷：

  1. 需要预先定义 对象半径和最小距离

如何找到这样的E呢？一种做法是遍历输入点根据Minpts找到最大的E值，再根据每个点的E值，找到一个变化最快的点(求导)。用改点的E作为最终的E。

参考：

  1. http://baike.baidu.com/view/3063170.htm#5
  2. http://xccds1977.blogspot.com/2012/06/r.html
  3. http://en.wikipedia.org/wiki/DBSCAN#Algorithm
  4. http://en.wikipedia.org/wiki/OPTICS_algorithm
  5. http://en.wikipedia.org/wiki/Hierarchical_clustering
  6. CN200910237940-异常车速数据的识别方法和装置
时间： 2024-12-17 20:55:29

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百度百科中的描述 算法描述: (1)检测数据库中尚未检查过的对象p,如果p为被处理(归为某个簇或者标记为噪声),则检查其邻域,若包含的对象数不小于minPts,建立新簇C,将其中的所有点加入候选集N: (2)对候选集N 中所有尚未被处理的对象q,检查其邻域,若至少包含minPts个对象,则将这些对象加入N:如果q 未归入任何一个簇,则将q 加入C: (3)重复步骤2),继续检查N 中未处理的对象,当前候选集N为空: (4)重复步骤1)~3),直到所有对象都归入了某个簇或标记为噪声. 伪代码: 输

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