聚类算法-DBSCAN-C++实现

最新推荐文章于 2025-02-17 00:15:00 发布

剑翎吹雪

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分类专栏：算法小五的算法学习之路文章标签：数据挖掘聚类基于密度

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/k76853/article/details/50440182

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本文介绍了DBSCAN聚类算法的C++实现，包括计算每个点的ε范围内的点数量，确定核心点，连接核心点形成聚类，处理边界点和噪声点。在处理核心点连接时，采用深度优先遍历确保准确性。并通过WPF(C#)技术对聚类结果进行图形化展示，展示了算法在处理不同形状和大小数据的优势，但也指出其在变化密度场景的局限性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

程序流程图：

DBSCAN核心功能函数，计算每个point的eps范围内的point数量pts；

对于所有pts >Minpts的point，记为Core point；

对于所有的corepoint，将其eps范围内的core point下标添加到vector<int>::corepts中；

对于所有的corepoint，采用深度优先的方式遍历core point的所有cluster，使得相互连接的core point具有相同的cluster编号；

计算所有pts < Minpts且在Core point范围内的，记为Borderpoint；

将所有Borderpoint加入到任意一个关联的core point；

剩余的point的为Noise point，文件写写入时忽略；

将point信息写入clustering文件，程序结束。

/*
	DBSCAN Algorithm
	15S103182
	Ethan
*/
#include <iostream>
#include <sstream>
#include <fstream>
#include <vector>
#include <ctime>
#include <cstdlib>
#include <limits>
#include <cmath>
#include <stack>
using namespace std;
class point{
public:
	float x;
	float y;
	int cluster=0;
	int pointType=1;//1 noise 2 border 3 core
	int pts=0;//points in MinPts 
	vector<int> corepts;
	int visited = 0;
	point (

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