文件名称：DBScan-Clustering
文件大小：7KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-06 07:16:48
Java
DBScan-聚类 Andrew Elenbogen 和 Quang Tran 我们实现了 DBScan 算法，这是一种基于密度的聚类方法。 该算法涉及用户指定两个值：radius 和 MinPoints。 该算法找到所有在其半径内至少具有 MinPoints 数据点的点。 它指定这些点为核心点。 然后，所有没有足够周围点但在核心点半径内的点都被指定为边界点。 最后，剩余的点被假定为噪声并从数据集中完全删除。 为了实际生成集群，该算法迭代数据集中的所有核心点，并将距离另一个核心点半径或更小的任何点放入与该点相同的集群中。 为了简单快速地实现这一点，我们从每个核心点到彼此足够接近的核心点绘制一条边，然后在所得的邻接矩阵上使用 Floyd-Warshall 算法。 该算法的最后一步是将边界点分配给集群。 我们通过计算从每个边界点到每个现有集群中最近点的距离来做到这一点。 然后将边界点放置在具
【文件预览】：
DBScan-Clustering-master
----DBScanner.java(11KB)
----PointType.java(322B)
----Cluster.java(3KB)
----DataPoint.java(5KB)
----README.md(1KB)