基于密度的噪声应用聚类：DBScan在R语言中的实现

最新推荐文章于 2025-09-20 13:32:44 发布

CodeByte

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文章标签：聚类 r语言数据挖掘 R语言

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本文介绍了DBScan算法的基本原理，它是基于密度的聚类方法，能识别高密度区域并处理噪声。在R语言中，通过计算数据点邻域密度，将数据点分为核心点、边界点和噪声点。提供了R语言实现DBScan的源代码示例，并强调了其无需预设聚类数量和处理异常点的能力，但也指出参数选择对性能的影响。

基于密度的噪声应用聚类：DBScan在R语言中的实现

DBScan（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法，它能够有效地识别高密度区域，并将低密度区域中的数据点标记为噪声。在本文中，我们将介绍如何使用R语言实现DBScan算法，并提供相应的源代码。

DBScan算法的核心思想是通过计算每个数据点周围的邻域密度来将数据点划分为核心点、边界点和噪声点。具体而言，如果一个数据点的邻域内的数据点数量大于等于预定义的阈值（MinPts），则该数据点被视为核心点。如果一个数据点的邻域内的数据点数量小于阈值，但是它位于其他核心点的邻域内，那么该数据点被视为边界点。如果一个数据点既不是核心点也不是边界点，则被标记为噪声点。

以下是在R语言中实现DBScan算法的源代码：

# 密度可达函数
densityReachable <- function(data, point, epsilon) {
  neighbors <- numeric(0)
  for (i in 1:length(data)) {
    if (dist(data[i,], point) <= epsilon) {
      neighbors <- c(neighbors, i)
    }
  }
  return(neighbors)
}

# DBScan算法
DBScan <- function(data, epsilon, MinPts) {
  clusters <- rep(0, nrow(data))
  clusterId

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