11、高效分布式 DBSCAN 算法解析

高效分布式 DBSCAN 算法解析

1. 分布式 DBSCAN 的 MapReduce 阶段及可能合并的检测

要使用 MapReduce 编程模型对 DBSCAN 进行并行化处理，可按以下步骤执行：
- 分布式执行 DBSCAN ：这是一个 MapReduce 过程，相关的 Map 和 Reduce 函数如下：
- Map 函数 ：将数据集中的每个点描述为一个键值对 ⟨key, value⟩，其中键指街道，值指数据收集的地理位置（纬度和经度）。具体代码如下：

Algorithm 1. First MapReduce - Map.
Input: Set of points of the data set T
1 begin
2    for p ∈T do
3        createPair⟨p.street name, p.Lat, p.Lon⟩

- **Reduce 函数**：接收具有相同键的一组值，即属于同一条街道的点或地理位置。此阶段使用 KD - tree 索引应用 DBSCAN 算法。代码如下：

Algorithm 2. First MapReduce - Reduce.
Input: Set P of pairs ⟨k, v⟩with same k, minPoints, eps
1 begin
2    DBSCAN(P, eps, minPoints)
3    Store