python实现密度聚类(模板代码+sklearn代码)

本人在此就不搬运书上关于密度聚类的理论知识了，仅仅实现密度聚类的模板代码和调用skelarn的密度聚类算法。有人好奇，为什么有sklearn库了还要自己去实现呢？其实，库的代码是比自己写的高效且容易，但自己实现代码会对自己对算法的理解更上一层楼。

#调用科学计算包与绘图包import numpy as npimport randomimport matplotlib.pyplot as plt

# 获取数据def loadDataSet(filename): dataSet=np.loadtxt(filename,dtype=np.float32,delimiter=’,’) return dataSet

#计算两个向量之间的欧式距离def calDist(X1 , X2 ): sum = 0 for x1 , x2 in zip(X1 , X2): sum += (x1 - x2) ** 2 return sum ** 0.5

#获取一个点的ε-邻域（记录的是索引）def getNeibor(data , dataSet , e): res = [] for i in range(dataSet.shape[0]): if calDist(data , dataSet[i])<e: res.append(i) return res

#密度聚类算法def DBSCAN(dataSet , e , minPts): coreObjs = {}#初始化核心对象集合 C = {} n = dataSet.shape[0] #找出所有核心对象，key是核心对象的index，value是ε-邻域中对象的index for i in range(n): neibor = getNeibor(dataSet[i] , dataSet , e) if len(neibor)>=minPts: coreObjs[i] = neibor oldCoreObjs = coreObjs.copy() k = 0#初始化聚类簇数 notAccess = list(range(n))#初始化未访问样本集合（索引） while len(coreObjs)>0: OldNotAccess = [] OldNotAccess.extend(notAccess) cores = coreObjs.keys() #随机选取一个核心对象 randNum = random.randint(0,len(cores)-1) cores=list(cores) core = cores[randNum] queue = [] queue.append(core) notAccess.remove(core) while len(queue)>0: q = queue[0] del queue[0] if q in oldCoreObjs.keys() :delte = [val for val in oldCoreObjs[q] if val in notAccess]#Δ = N(q)∩Γqueue.extend(delte)#将Δ中的样本加入队列QnotAccess = [val for val in notAccess if val not in delte]#Γ = ΓΔ k += 1 C[k] = [val for val in OldNotAccess if val not in notAccess] for x in C[k]: if x in coreObjs.keys():del coreObjs[x] return C

# 代码入口dataSet = loadDataSet(r'E:jupytersklearn学习sklearn聚类DataSet.txt')print(dataSet)print(dataSet.shape)C = DBSCAN(dataSet, 0.11, 5)draw(C, dataSet)

结果图：

下面是调用sklearn库的实现

db = skc.DBSCAN(eps=1.5, min_samples=3).fit(dataSet) #DBSCAN聚类方法 还有参数，matric = ''距离计算方法labels = db.labels_ #和X同一个维度，labels对应索引序号的值 为她所在簇的序号。若簇编号为-1，表示为噪声print(’每个样本的簇标号:’)print(labels)raito = len(labels[labels[:] == -1]) / len(labels) #计算噪声点个数占总数的比例print(’噪声比:’, format(raito, ’.2%’))n_clusters_ = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0) # 获取分簇的数目print(’分簇的数目: %d’ % n_clusters_)print('轮廓系数: %0.3f' % metrics.silhouette_score(X, labels)) #轮廓系数评价聚类的好坏for i in range(n_clusters_): print(’簇 ’, i, ’的所有样本:’) one_cluster = X[labels == i] print(one_cluster) plt.plot(one_cluster[:,0],one_cluster[:,1],’o’)plt.show()

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