dbscan算法代码

1. dbscan算法是什么

DBSCAN基于高密度连通区域的、基于密度的聚类算法，能够将具有足够高密度的区域划分为簇，并在具有噪声的数据中发现任意形状的簇。我们总结一下DBSCAN聚类算法原理的基本要点：

DBSCAN算法需要选择一种距离度量，对于待聚类的数据集中，任意两个点之间的距离，反映了点之间的密度，说明了点与点是否能够聚到同一类中。由于DBSCAN算法对高维数据定义密度很困难，所以对于二维空间中的点，可以使用欧几里德距离来进行度量。

(1)dbscan算法代码扩展阅读：

dbscan个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。

（1）适当选择c个类的初始中心；

（2）在第k次迭代中，对任意一个样本，求其到c个中心的距离，将该样本归到距离最短的中心所在的类；

（3）利用均值等方法更新该类的中心值；

（4）对于所有的c个聚类中心，如果利用（2）（3）的迭代法更新后，值保持不变，则迭代结束，否则继续迭代。

2. dbscan聚类算法用什么编程实现

算法实现起来应该很容易，就不帮你编写代码了。 什么是 k-means 聚类算法？ 从网上找到了很多定义，这里选取比较典型的几个； K-Mean 分群法是一种

3. dbscan聚类算法用什么软件实现

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；

4. 谁有 遗传聚类算法程序代码

1、JDK （java Development Kit）Java开发工具集

从初学者角度来看，采用JDK开发Java程序能够很快理解程序中各部分代码之间的关系，有利于理解Java面向对象的设计思想。JDK的另一个显着特点是随着Java （J2EE、J2SE以及J2ME）版本的升级而升级。但它的缺点也是非常明显的就是从事大规模企业级Java应用开发非常困难，不能进行复杂的Java软件开发，也不利于团体协同开发。

2、Java Workshop

3、NetBeans 与Sun Java Studio 5
4.Borland 的JBuilder jbuilder2006 JBuilder
或者直接用Editplus或者UltraEdit都可以
JBuilder启动比较费CPU和内存，而且收费，还是全英文界面，不过用熟了还是很好用的。 初学者先用Notepad(写字板)，Ultraedit之类的简单文本编辑器写代码，
用命令行下javac，java编译执行程序。

明白了这种底层的东西后，再用Jcreator，eclipse啥的
JCreator是一个JAVA集成开发环境（IDE）。它为用户提供了相当强大的功能，例如项目管理功能，项目模板功能，可个性化设置语法高亮属性、行数、类浏览器、标签文档、多功能编绎器，向导功能以及完全可自定义的用户界面。通过JCreator，你不用激活主文档而直接编绎或运行你的JAVA程序。JCreator能自动找到包含主函数的文件或包含Applet的Html文件，然后它会运行适当的工具。在JCreator中，你可以通过一个批处理同时编绎多个项目。JCreator的设计接近Windows界面风格，用户对它的界面比较熟悉。 UltraEdit初级用这一个，这一个比较好的．
你如果想开发比较高级的程序啦．．用Jbuilder吧．这一个地球人都知道的． 应该是用什么来编译吧？要编写的话当然是用JAVA语言了，编写的平台的话就很多了，随便到网上搜索就可能找到，记事本也可能用来编写，编译平台也很多，JDK是少不了，最简单的就是JDK了，安装好JDK，然后配置好系统参数JAV_HOME(值为JDK的安装路径)JDK_HOME(值为JDK的安装路径)还要配置CLASSPATH和PATH,这样就可以用记事本编写程序,在命令提示符下编译了 开始是先学习VB然后用JAVA语言就可以了 UltraEdit 如果不是企业级的开发，选用eclipse是非常不错的，它是一个开源的软件可以集成很多插件来帮助你写java应用程序和客户端程序。 常见的十四种Java开发工具及其特点 出处：JR
1、JDK （Java Development Kit）Java开发工具集

从初学者角度来看，采用JDK开发Java程序能够很快理解程序中各部分代码之间的关系，有利于理解Java面向对象的设计思想。JDK的另一个显着特点是随着Java （J2EE、J2SE以及J2ME）版本的升级而升级。但它的缺点也是非常明显的就是从事大规模企业级Java应用开发非常困难，不能进行复杂的Java软件开发，也不利于团体协同开发。

2、Java Workshop

3、NetBeans 与Sun Java Studio 5

NetBeans是开放源码的Java集成开发环境(IDE)，适用于各种客户机和Web应用。Sun Java Studio是Sun公司最新发布的商用全功能Java IDE，支持Solaris、Linux和Windows平台，适于创建和部署2层Java Web应用和n层J2EE应用的企业开发人员使用。

NetBeans是业界第一款支持创新型Java开发的开放源码IDE。开发人员可以利用业界强大的开发工具来构建桌面、Web或移动应用。同时，通过NetBeans和开放的API的模块化结构，第三方能够非常轻松地扩展或集成NetBeans平台。

NetBeans3.5.1主要针对一般Java软件的开发者，而Java One Studio5则主要针对企业做网络服务等应用的开发者。Sun不久还将推出Project Rave，其目标是帮助企业的开发者进行软件开发。

NetBeans 3.5.1版本与其他开发工具相比，最大区别在于不仅能够开发各种台式机上的应用，而且可以用来开发网络服务方面的应用，可以开发基于J2ME的移动设备上的应用等。在NetBeans 3.5.1基础上，Sun开发出了Java One Studio5，为用户提供了一个更加先进的企业编程环境。在新的Java One Studio5里有一个应用框架，开发者可以利用这些模块快速开发自己在网络服务方面的各种应用程序。

4、Borland 的JBuilder

Jbuilder进入了Java集成开发环境的王国，它满足很多方面的应用，尤其是对于服务器方以及EJB开发者们来说。下面简单介绍一下Jbuilder的特点:

1）Jbuilder支持最新的Java技术，包括Applets、JSP/Servlets、JavaBean以及EJB(Enterprise JavaBeans)的应用。

2）用户可以自动地生成基于后端数据库表的EJB Java类，Jbuilder同时还简化了EJB的自动部署功能.此外它还支持CORBA，相应的向导程序有助于用户全面地管理IDL(分布应用程序所必需的接口定义语言Interface Definition Language)和控制远程对象。

3）Jbuilder支持各种应用服务器。Jbuilder与Inprise Application Server紧密集成，同时支持WebLogic Server，支持EJB 1.1和EJB 2.0，可以快速开发J2EE的电子商务应用。

4）Jbuilder能用Servlet和JSP开发和调试动态Web 应用。

5）利用Jbuilder可创建(没有专有代码和标记)纯Java2应用。由于Jbuilder是用纯Java语言编写的，其代码不含任何专属代码和标记，它支持最新的Java标准。

6）Jbuilder拥有专业化的图形调试接口，支持远程调试和多线程调试，调试器支持各种JDK版本,包括J2ME/J2SE/J2EE。

JBuilder环境开发程序方便，它是纯的Java 开发环境，适合企业的J2EE开发；缺点是往往一开始人们难于把握整个程序各部分之间的关系，对机器的硬件要求较高，比较吃内存，这时运行速度显得较慢。

5、Oracle 的JDeveloper

Oracle9i JDeveloper（定为9.0版，最新为10g）为构建具有J2EE功能，XML和Web services的复杂的，多层的 Java应用程序提供了一个完全集成的开发环境。它为运用Oracle9i数据库和应用服务器的开发人员提供特殊的功能和增强性能，除此以外，它也有资格成为用于多种用途Java开发的一个强大的工具。

Oracle9i JDeveloper的主要特点如下：

① 具有UML（Unified Modeling Language，一体化建模语言）建模功能。可以将业务对象及e-business应用模型化。

② 配备有高速Java调试器（Debuger）、内置Profiling工具、提高代码质量的工具“CodeCoach”等。

③ 支持SOAP（Simple Object Access Protocol）“简单对象访问协议”、UDDI （Universal Description, Discovery and Integration）“统一描述、发现和集成协议”、WSDL （Web Services Description Language）“WEB服务描述语言”等Web服务标准。

JDeveloper 不仅仅是很好的 Java 编程工具，而且是 Oracle Web 服务的延伸，支 Apache SOAP，以及 9iAS ，可扩充的环境和 XML 和 WSDL 语言紧密相关。Oracle9i Jdeveloper完全利用Java编写，能够与以前的 Oracle服务器软件以及其他厂商支持J2EE的应用服务器产品相兼容，而且在设计时着重针对Oracle9i，能够无缝化跨平台之间的应用开发，提供了业界第一个完整的、集成了J2EE和XML的开发环境，允许开发者快速开发可以通过Web、无线设备及语音界面访问的Web服务和交易应用，以往只能通过将传统Java编程技巧与最新模块化方式结合到一个单一集成的开发环境中之后才能完成J2EE应用开发生命周期管理的事实，从根本上得到改变。缺点就是对于初学者来说，较复杂，也比较难。

6、IBM的Visual Age for Java

Visual Age for Java是一个非常成熟的开发工具，它的特性以于IT开发者和业余的Java编程人员来说都是非常用有用的。它提供对可视化编程的广泛支持，支持利用CICS连接遗传大型机应用，支持EJB的开发应用，支持与Websphere的集成开发，方便的bean创建和良好的快速应用开发(RAD)支持和无文件式的文件处理。

IBM为建设Web站点所推出的 WebSphere Studio Advanced Edition及其包含的Visua Age for Java Professional Edition软件已全面转向以Java为中心，这样，Java开发人员对WebSphere全套工具的感觉或许会好了许多。Studio所提供的工具有：Web站点管理、快速开发 JDBC页向导程序、HTML编辑器和HTML语法检查等。这确实是个不错的HTML站点页面编辑环境。Studio和VisualAge集成度很高，菜单中提供了在两种软件包之间快速移动代码的选项。这就让使用 Studio的Web页面设计人员和使用VisualAge的Java程序员可以相互交换文件、协同工作。

Visual Age for Java支持团队开发，内置的代码库可以自动地根据用户做出改动而修改程序代码，这样就可以很方便地将目前代码和早期版本做出比较。与Visual Age紧密结合的Websphere Studio本身并不提供源代码和版本管理的支持，它只是包含了一个内置文件锁定系统, 当编辑项目的时候可以防止其他人对这些文件的错误修改，软件还支持诸如Microsoft Visual SourceSafe这样的第三方源代码控制系统。Viual Age for Java完全面向对象的程序设计思想使得开发程序非常快速、高效。你可以不编写任何代码就可以设计出一个典型的应用程序框架。Visual Age for Java作为IBM电子商务解决方案其中产品之一，可以无缝地与其他IBM产品，如WebSphere、DB2融合, 迅速完成从设计、开发到部署应用的整个过程。

Visual Age for Java独特的管理文件方式使其集成外部工具非常困难,你无法让Visual Age for Java与其他工具一起联合开发应用。

7、BEA 的 WebLogic Workshop

BEA WebLogic Workshop是一个统一、简化、可扩展的开发环境，使所有的开发人员都能在 BEA WebLogic Enterprise Platform之上构建基于标准的企业级应用，从而提高了开发部门的生产力水平，加快了价值的实现。

WebLogic Workshop除了提供便捷的Web服务之外，它能够用于创建更多种类的应用。作为整个 BEA WebLogic Platform的开发环境。不管是创建门户应用、编写工作流、还是创建Web应用，Workshop 8.1都可以帮助开发人员更快更好地完成。

WebLogic Workshop的主要特点如下：

① 使 J2EE 开发切实可行，提高开发效率

BEA WebLogic Workshop 使开发人员远离 J2EE 内在的复杂性，集中精力专注业务逻辑，无须操心单调乏味的基础结构代码。这种创新意味着，已被企业验证的 J2EE 的强大功能，最终被大多数不熟悉 Java 和 J2EE 的应用开发人员所掌握，从而使 IT 部门的工作效率提高一个数量级。

可视化设计器以及直观的概念，如事件、属性和控件等，实现了基于事件的开发。Workshop 简化的程序设计模型，使开发人员不必掌握复杂的 J2EE API 和面向对象的程序设计原理。所有开发人员，包括 J2EE 专家和具有可视化和过程化语言技能的应用开发人员在内，都可以共同工作在 BEA WebLogic Enterprise Platform 之上。Workshop 的可视化开发环境，创建带有代码注释的标准 Java 文件，用来说明由运行时框架实施的企业级需求。J2EE 和其他高级开发人员，借助功能强大的代码编辑功能，可以访问 Java 源代码，从而弥补了可视化设计器的不足。

② 构建企业级应用

通过在可伸缩、安全可靠的企业级架构上实施各种应用，BEA WebLogic Workshop 大大降低了开发风险。而且，所有应用的创建都使用标准的 J2EE 组件，既保护了您的技术投资，又保持了最大的灵活性。 BEA WebLogic Workshop 运行框架，是统一整个架构的汇聚层，使单一、简化的程序设
计模型扩展到所有的 BEA WebLogic Enterprise Platform 应用类型。通过解释设计时创建的注释代码，运行时框架可以实现必要的 J2EE 组件，并且提取出与 J2EE 应用开发有关的所有底层细节。

③ 降低 IT 复杂性

BEA WebLogic Workshop 提供各种 Java 控件，使得与 IT 资源的连接更轻而易举。另外，在构建任何 BEA WebLogic Platform 的应用中，Java 控件不仅可扩展而且完全相同。这种强大、有效的方法能够：降低 IT 技术的复杂性，优化信息的可用性，推动包含"最佳业务方案"的可重用服务的开发，使开发人员能以更低的成本、更短的时间实现更大的产出。

利用 BEA WebLogic Workshop，任何开发人员都能以最大的生产效率，构建各种Web 服务、Web 应用、门户和集成项目。 BEA WebLogic Workshop是BEA的产品战略核心，它帮助客户接触和利用面向服务架构(SOA)的强大功能。 BEA Weblogic Workshop 8.1极大简化了当前实际企业集成环境中企业级应用和服务的构建，并成为全面支持关键企业级应用(如异步、真正松耦合和粗粒度消息传送等)的自然选择。它的缺点就是过于复杂，对于初学者来说，理解起来较为困难。

8、WebGain 的Visual Cafe for Java

Visual Cafe 是只能在Symantec公司的Java虚拟机、Netscape公司的Java虚拟机和Microsoft虚拟机上工作的调试器。这对于开发者来讲是一个重要的特性,因为用户开发的Java代码中的许多软件bug就可能中会在某种特定的虚拟机上起作用。

在修改后进行编译基继续进行调试时,Visual Cafe会自动将文件存盘，使用Visual Cafe创建的原生应用具有许多特点。除了明显的速度提高之外,Symantec使类库的二进制方式比正常的JDK小Visual Cafe为所指定的关系自动生成或更新必要的Java代码。利用 Visual Cafe，用户可以从一个标准对象数据库中集合完整的Java应用程序和Applet，而不必再编写源代码。Visual Cafe还提供了一个扩充的源代码开发工具集。

Visual Cafe综合了Java软件的可视化源程序开发工具，它允许开发人员在可视化视图和源视图之间进行有效地转换。在可视化视图中进行的修改立即反映在源代码中。对源代码的改变自动更新可视化视图。

Visual Cafe具有许多源文件方面的特性，如全局检索和替换。绝大多数Java开发工具的文献的问题在于简单地挨个介绍开发工具的每部分组件，但用户在开应用时还需要一个面向任务的手册，利用这个手册你可以不必知道工具每一部分的特定功能就可以开始创建自己的应用。Visual Cafe提供了非常全面的用户指南,它对最开始的安装到创建第一个Java应用和Applet都提供了全面的帮助，Visual Cafe将自动生成所指明关系的必要 Java代码。Visual Cafe可以在Windows 95和Windows NT平台下运行，Symantec公司为Java开发工作提供一个在 Macintosh操作系统下可以运行的RAD工具。Visual Cafe编译器速度很快，在国际化支持方面比较突出；缺点就是对于初学者来说，较复杂，也比较难。

9、Macromedia的JRUN

Macromedia公司的JRun是一个具有最广阔适用性的Java引擎，用于开发及实施由Java Servlets和JavaServer Pages编写的服务器端 Java应用。JRun是第一个完全支持JSP 1.0 规格书的商业化产品，全球有超过80,000名开发人员使用JRun在他们已有的Web服务器上添加服务器端Java的功能。其中Web服务器包括了Microsoft IIS，Netscape Enterprise Server，Apache 等。

JRun是开发实施服务器端Java的先进引擎。如果我们希望在我们的Web应用中添加服务器端Java功能，那么JRun将成为我们的正确选择。

JRun目前有3个版本，它是第一个支持Java Server Pages(JSP)规格书1.0的商业化产品。JSP是一种强大的服务器端技术，它是用于创建复杂Web应用的一整套快速应用开发系统。JRun可以使我们开始开发并测试Java应用。它最多接受5个并发的连接并且包括全部 Java Servlet API，支持JavaServer Pages(JSP)，支持所有主要的Web servers和计算机平台。 JRun Pro能够在生产环境下承受大访问量的负载，帮助我们实施应用、服务或Web站点（包括内联网）。JRun Pro 支持无限量并发式连接运行多个Jav
a虚拟机，包括多个并发的Java虚拟机（JVM）。提供一个远程管理applet以及一个远程可再分布式的管理applet。JRun Pro Unlimited包括了所有JRun Pro的功能，除次以外，还可以运行无限量的，并发的JVM。

JRun依靠其内置的JRun Web Server可以单独运行。使用服务器端Java，用户可以开发出复杂的商业应用系统。最重要的一点是，由于 servlets的平台独立性，以及更加简单的开发、更快速的实施、更经济的维护成本，它是CGI(Common Gateway Interface) 或Perl scripts的极佳的替代产品。缺点就是对于初学者来说，较复杂，也比较难。

10、JCreator

JCreator 是一个Java程序开发工具，也是一个Java集成开发环境（IDE）。无论你是要开发Java应用程序或者网页上的Applet元件都难不倒它。在功能上与Sun公司所公布的JDK等文字模式开发工具相较之下来得容易，还允许使用者自订义操作窗口界面及无限Undo/Redo等功能。

JCreator为用户提供了相当强大的功能，例如项目管理功能，项目模板功能，可个性化设置语法高亮属性、行数、类浏览器、标签文档、多功能编绎器，向导功能以及完全可自定义的用户界面。通过JCreator，我们不用激活主文档而直接编绎或运行我们的JAVA程序。

JCreator能自动找到包含主函数的文件或包含Applet的Html文件，然后它会运行适当的工具。在JCreator中，我们可以通过一个批处理同时编绎多个项目。JCreator的设计接近Windows界面风格，用户对它的界面比较熟悉。其最大特点是与我们机器中所装的JDK完美结合，是其它任何一款IDE所不能比拟的。它是一种初学者很容易上手的java开发工具，缺点是只能进行简单的程序开发，不能进行企业J2EE的开发应用。

还有的字太多，贴不上，请到下面的网址去看

http://www.javaresearch.org/article/showarticle.jsp?column=91&thread=24920 <br/><br/><font color=#0556A3>参考文献：</font>http://www.javaresearch.org/ 我现在也在学.
建议是用JCreate
软件小且适用于初写者
JBuild9.0太大,机子的性能也要求很大. 我用日蚀

Eclipse 只要普通的文本编辑器就可以了，因为java文件本身是文本文档，不过如果开发的话可以使用eclipse，jbuilder，intellJ IDEA，Netbeans，这些帮你把一些常用的工作都做了。 jdev 记事本 ＋jdk

5. 大数据分析之聚类算法

大数据分析之聚类算法
1. 什么是聚类算法
所谓聚类，就是比如给定一些元素或者对象，分散存储在数据库中，然后根据我们感兴趣的对象属性，对其进行聚集，同类的对象之间相似度高，不同类之间差异较大。最大特点就是事先不确定类别。
这其中最经典的算法就是KMeans算法，这是最常用的聚类算法，主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下，把每个点(亦即数据记录)分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中，所有点分配完毕之后，根据一个类簇内的所有点重新计算该类簇的中心点(取平均值)，然后再迭代的进行分配点和更新类簇中心点的步骤，直至类簇中心点的变化很小，或者达到指定的迭代次数。
KMeans算法本身思想比较简单，但是合理的确定K值和K个初始类簇中心点对于聚类效果的好坏有很大的影响。
聚类算法实现
假设对象集合为D，准备划分为k个簇。
基本算法步骤如下：
1、从D中随机取k个元素，作为k个簇的各自的中心。
2、分别计算剩下的元素到k个簇中心的相异度，将这些元素分别划归到相异度最低的簇。
3、根据聚类结果，重新计算k个簇各自的中心，计算方法是取簇中所有元素各自维度的算术平均数。
4、将D中全部元素按照新的中心重新聚类。
5、重复第4步，直到聚类结果不再变化。
6、将结果输出。

核心Java代码如下：
/**
* 迭代计算每个点到各个中心点的距离，选择最小距离将该点划入到合适的分组聚类中，反复进行，直到
* 分组不再变化或者各个中心点不再变化为止。
* @return
*/
public List[] comput() {
List[] results = new ArrayList[k];//为k个分组，分别定义一个聚簇集合，未来放入元素。

boolean centerchange = true;//该变量存储中心点是否发生变化
while (centerchange) {
iterCount++;//存储迭代次数
centerchange = false;
for (int i = 0; i < k; i++) {
results[i] = new ArrayList<T>();
}
for (int i = 0; i < players.size(); i++) {
T p = players.get(i);
double[] dists = new double[k];
for (int j = 0; j < initPlayers.size(); j++) {
T initP = initPlayers.get(j);
/* 计算距离 这里采用的公式是两个对象相关属性的平方和，最后求开方*/
double dist = distance(initP, p);
dists[j] = dist;
}

int dist_index = computOrder(dists);//计算该点到各个质心的距离的最小值，获得下标
results[dist_index].add(p);//划分到对应的分组。
}
/*
* 将点聚类之后，重新寻找每个簇的新的中心点，根据每个点的关注属性的平均值确立新的质心。
*/
for (int i = 0; i < k; i++) {
T player_new = findNewCenter(results[i]);
System.out.println("第"+iterCount+"次迭代，中心点是："+player_new.toString());
T player_old = initPlayers.get(i);
if (!IsPlayerEqual(player_new, player_old)) {
centerchange = true;
initPlayers.set(i, player_new);
}

}

}

return results;
}
上面代码是其中核心代码，我们根据对象集合List和提前设定的k个聚集,最终完成聚类。我们测试一下，假设要测试根据NBA球员的场均得分情况，进行得分高中低的聚集，很简单，高得分在一组，中等一组，低得分一组。
我们定义一个Player类，里面有属性goal，并录入数据。并设定分组数目为k=3。
测试代码如下:
List listPlayers = new ArrayList();
Player p1 = new Player();
p1.setName(“mrchi1”);
p1.setGoal(1);
p1.setAssists(8);
listPlayers.add(p1);

Player p2 = new Player();
p2.setName("mrchi2");
p2.setGoal(2);
listPlayers.add(p2);

Player p3 = new Player();
p3.setName("mrchi3");
p3.setGoal(3);
listPlayers.add(p3);
//其他对象定义此处略。制造几个球员的对象即可。
Kmeans<Player> kmeans = new Kmeans<Player>(listPlayers, 3);
List<Player>[] results = kmeans.comput();
for (int i = 0; i < results.length; i++) {
System.out.println("类别" + (i + 1) + "聚集了以下球员：");
List<Player> list = results[i];
for (Player p : list) {
System.out.println(p.getName() + "--->" + p.getGoal()

}
}
算法运行结果：

可以看出中心点经历了四次迭代变化，最终分类结果也确实是相近得分的分到了一组。当然这种算法有缺点，首先就是初始的k个中心点的确定非常重要，结果也有差异。可以选择彼此距离尽可能远的K个点，也可以先对数据用层次聚类算法进行聚类，得到K个簇之后，从每个类簇中选择一个点，该点可以是该类簇的中心点，或者是距离类簇中心点最近的那个点。

6. DBSCAN原理和算法伪代码，与kmeans，OPTICS区别

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）聚类算法，它是一种基于高密度连通区域的、基于密度的聚类算法，能够将具有足够高密度的区域划分为簇，并在具有噪声的数据中发现任意形状的簇。我们总结一下DBSCAN聚类算法原理的基本要点：
DBSCAN算法需要选择一种距离度量，对于待聚类的数据集中，任意两个点之间的距离，反映了点之间的密度，说明了点与点是否能够聚到同一类中。由于DBSCAN算法对高维数据定义密度很困难，所以对于二维空间中的点，可以使用欧几里德距离来进行度量。
DBSCAN算法需要用户输入2个参数：一个参数是半径（Eps），表示以给定点P为中心的圆形邻域的范围；另一个参数是以点P为中心的邻域内最少点的数量（MinPts）。如果满足：以点P为中心、半径为Eps的邻域内的点的个数不少于MinPts，则称点P为核心点。
DBSCAN聚类使用到一个k-距离的概念，k-距离是指：给定数据集P={p(i); i=0,1,…n}，对于任意点P(i)，计算点P(i)到集合D的子集S={p(1), p(2), …, p(i-1), p(i+1), …, p(n)}中所有点之间的距离，距离按照从小到大的顺序排序，假设排序后的距离集合为D={d(1), d(2), …, d(k-1), d(k), d(k+1), …,d(n)}，则d(k)就被称为k-距离。也就是说，k-距离是点p(i)到所有点（除了p(i)点）之间距离第k近的距离。对待聚类集合中每个点p(i)都计算k-距离，最后得到所有点的k-距离集合E={e(1), e(2), …, e(n)}。
根据经验计算半径Eps：根据得到的所有点的k-距离集合E，对集合E进行升序排序后得到k-距离集合E’，需要拟合一条排序后的E’集合中k-距离的变化曲线图，然后绘出曲线，通过观察，将急剧发生变化的位置所对应的k-距离的值，确定为半径Eps的值。
根据经验计算最少点的数量MinPts：确定MinPts的大小，实际上也是确定k-距离中k的值，DBSCAN算法取k=4，则MinPts=4。
另外，如果觉得经验值聚类的结果不满意，可以适当调整Eps和MinPts的值，经过多次迭代计算对比，选择最合适的参数值。可以看出，如果MinPts不变，Eps取得值过大，会导致大多数点都聚到同一个簇中，Eps过小，会导致已一个簇的分裂；如果Eps不变，MinPts的值取得过大，会导致同一个簇中点被标记为噪声点，MinPts过小，会导致发现大量的核心点。
我们需要知道的是，DBSCAN算法，需要输入2个参数，这两个参数的计算都来自经验知识。半径Eps的计算依赖于计算k-距离，DBSCAN取k=4，也就是设置MinPts=4，然后需要根据k-距离曲线，根据经验观察找到合适的半径Eps的值，下面的算法实现过程中，我们会详细说明。对于算法的实现，首先我们概要地描述一下实现的过程：
1）解析样本数据文件。2）计算每个点与其他所有点之间的欧几里德距离。3）计算每个点的k-距离值，并对所有点的k-距离集合进行升序排序，输出的排序后的k-距离值。4）将所有点的k-距离值，在Excel中用散点图显示k-距离变化趋势。5）根据散点图确定半径Eps的值。）根据给定MinPts=4，以及半径Eps的值，计算所有核心点，并建立核心点与到核心点距离小于半径Eps的点的映射。7）根据得到的核心点集合，以及半径Eps的值，计算能够连通的核心点，得到噪声点。8）将能够连通的每一组核心点，以及到核心点距离小于半径Eps的点，都放到一起，形成一个簇。9）选择不同的半径Eps，使用DBSCAN算法聚类得到的一组簇及其噪声点，使用散点图对比聚类效果。
算法伪代码：
算法描述：
算法：DBSCAN
输入：E——半径
MinPts——给定点在E邻域内成为核心对象的最小邻域点数。
D——集合。
输出：目标类簇集合
方法：Repeat
1）判断输入点是否为核心对象
2）找出核心对象的E邻域中的所有直接密度可达点。
Until 所有输入点都判断完毕。
Repeat
针对所有核心对象的E邻域内所有直接密度可达点找到最大密度相连对象集合，中间涉及到一些密度可达对象的合并。Until 所有核心对象的E领域都遍历完毕
DBSCAN和Kmeans的区别：
1)K均值和DBSCAN都是将每个对象指派到单个簇的划分聚类算法，但是K均值一般聚类所有对象，而DBSCAN丢弃被它识别为噪声的对象。
2)K均值使用簇的基于原型的概念，而DBSCAN使用基于密度的概念。
3)K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇。DBSCAN可以处理不同大小或形状的簇，并且不太受噪声和离群点的影响。当簇具有很不相同的密度时，两种算法的性能都很差。
4)K均值只能用于具有明确定义的质心（比如均值或中位数）的数据。DBSCAN要求密度定义（基于传统的欧几里得密度概念）对于数据是有意义的。
5)K均值可以用于稀疏的高维数据，如文档数据。DBSCAN通常在这类数据上的性能很差，因为对于高维数据，传统的欧几里得密度定义不能很好处理它们。
6)K均值和DBSCAN的最初版本都是针对欧几里得数据设计的，但是它们都被扩展，以便处理其他类型的数据。
7)基本K均值算法等价于一种统计聚类方法（混合模型），假定所有的簇都来自球形高斯分布，具有不同的均值，但具有相同的协方差矩阵。DBSCAN不对数据的分布做任何假定。
8)K均值DBSCAN和都寻找使用所有属性的簇，即它们都不寻找可能只涉及某个属性子集的簇。
9)K均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN会合并有重叠的簇。
10)K均值算法的时间复杂度是O(m)，而DBSCAN的时间复杂度是O(m^2)，除非用于诸如低维欧几里得数据这样的特殊情况。
11)DBSCAN多次运行产生相同的结果，而K均值通常使用随机初始化质心，不会产生相同的结果。
12)DBSCAN自动地确定簇个数，对于K均值，簇个数需要作为参数指定。然而，DBSCAN必须指定另外两个参数：Eps（邻域半径）和MinPts（最少点数）。
13)K均值聚类可以看作优化问题，即最小化每个点到最近质心的误差平方和，并且可以看作一种统计聚类（混合模型）的特例。DBSCAN不基于任何形式化模型。
DBSCAN与OPTICS的区别：
DBSCAN算法，有两个初始参数E（邻域半径）和minPts(E邻域最小点数)需要用户手动设置输入，并且聚类的类簇结果对这两个参数的取值非常敏感，不同的取值将产生不同的聚类结果，其实这也是大多数其他需要初始化参数聚类算法的弊端。
为了克服DBSCAN算法这一缺点，提出了OPTICS算法（Ordering Points to identify the clustering structure）。OPTICS并 不显示的产生结果类簇，而是为聚类分析生成一个增广的簇排序（比如，以可达距离为纵轴，样本点输出次序为横轴的坐标图），这个排序代表了各样本点基于密度 的聚类结构。它包含的信息等价于从一个广泛的参数设置所获得的基于密度的聚类，换句话说，从这个排序中可以得到基于任何参数E和minPts的DBSCAN算法的聚类结果。
OPTICS两个概念：
核心距离：对象p的核心距离是指是p成为核心对象的最小E’。如果p不是核心对象，那么p的核心距离没有任何意义。
可达距离：对象q到对象p的可达距离是指p的核心距离和p与q之间欧几里得距离之间的较大值。如果p不是核心对象，p和q之间的可达距离没有意义。
算法描述：OPTICS算法额外存储了每个对象的核心距离和可达距离。基于OPTICS产生的排序信息来提取类簇。

7. DBSCAN原理是怎么样的

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）聚类算法，它是一种基于高密度连通区域的、基于密度的聚类算法，能够将具有足够高密度的区域划分为簇，并在具有噪声的数据中发现任意形状的簇。我们总结一下DBSCAN聚类算法原理的基本要点：
DBSCAN算法需要选择一种距离度量，对于待聚类的数据集中，任意两个点之间的距离，反映了点之间的密度，说明了点与点是否能够聚到同一类中。由于DBSCAN算法对高维数据定义密度很困难，所以对于二维空间中的点，可以使用欧几里德距离来进行度量。
DBSCAN算法需要用户输入2个参数：一个参数是半径（Eps），表示以给定点P为中心的圆形邻域的范围；另一个参数是以点P为中心的邻域内最少点的数量（MinPts）。如果满足：以点P为中心、半径为Eps的邻域内的点的个数不少于MinPts，则称点P为核心点。
DBSCAN聚类使用到一个k-距离的概念，k-距离是指：给定数据集P={p(i); i=0,1,…n}，对于任意点P(i)，计算点P(i)到集合D的子集S={p(1), p(2), …, p(i-1), p(i+1), …, p(n)}中所有点之间的距离，距离按照从小到大的顺序排序，假设排序后的距离集合为D={d(1), d(2), …, d(k-1), d(k), d(k+1), …,d(n)}，则d(k)就被称为k-距离。也就是说，k-距离是点p(i)到所有点（除了p(i)点）之间距离第k近的距离。对待聚类集合中每个点p(i)都计算k-距离，最后得到所有点的k-距离集合E={e(1), e(2), …, e(n)}。
根据经验计算半径Eps：根据得到的所有点的k-距离集合E，对集合E进行升序排序后得到k-距离集合E’，需要拟合一条排序后的E’集合中k-距离的变化曲线图，然后绘出曲线，通过观察，将急剧发生变化的位置所对应的k-距离的值，确定为半径Eps的值。
根据经验计算最少点的数量MinPts：确定MinPts的大小，实际上也是确定k-距离中k的值，DBSCAN算法取k=4，则MinPts=4。
另外，如果觉得经验值聚类的结果不满意，可以适当调整Eps和MinPts的值，经过多次迭代计算对比，选择最合适的参数值。可以看出，如果MinPts不变，Eps取得值过大，会导致大多数点都聚到同一个簇中，Eps过小，会导致已一个簇的分裂；如果Eps不变，MinPts的值取得过大，会导致同一个簇中点被标记为噪声点，MinPts过小，会导致发现大量的核心点。
DBSCAN算法，需要输入2个参数，这两个参数的计算都来自经验知识。半径Eps的计算依赖于计算k-距离，DBSCAN取k=4，也就是设置MinPts=4，然后需要根据k-距离曲线，根据经验观察找到合适的半径Eps的值，下面的算法实现过程中，我们会详细说明。对于算法的实现，首先我们概要地描述一下实现的过程：
1）解析样本数据文件。
2）计算每个点与其他所有点之间的欧几里德距离。
3）计算每个点的k-距离值，并对所有点的k-距离集合进行升序排序，输出的排序后的k-距离值。
4）将所有点的k-距离值，在Excel中用散点图显示k-距离变化趋势。
5）根据散点图确定半径Eps的值。）根据给定MinPts=4，以及半径Eps的值，计算所有核心点，并建立核心点与到核心点距离小于半径Eps的点的映射。
6）根据得到的核心点集合，以及半径Eps的值，计算能够连通的核心点，得到噪声点。
7）将能够连通的每一组核心点，以及到核心点距离小于半径Eps的点，都放到一起，形成一个簇。
8）选择不同的半径Eps，使用DBSCAN算法聚类得到的一组簇及其噪声点，使用散点图对比聚类效果。

8. dbscan聚类算法是什么

DBSCAN是基于密度空间的聚类算法，与KMeans算法不同，它不需要确定聚类的数量，而是基于数据推测聚类的数目，它能够针对任意形状产生聚类。

DBSCAN使用的方法很简单，它任意选择一个没有类别的核心对象作为种子，然后找到所有这个核心对象能够密度可达的样本集合，即为一个聚类簇。接着继续选择另一个没有类别的核心对象去寻找密度可达的样本集合，这样就得到另一个聚类簇。

DBSCAN算法需要首先确定两个参数：

1、epsilon：在一个点周围邻近区域的半径。

2、minPts：邻近区域内至少包含点的个数。

通常根据以上两个参数，结合epsilon-neighborhood的特征，可以把样本中的点分成核点、边缘点、离群点三类。

9. 解读数据挖掘DBSCAN聚类算法。。。。。

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建议LZ去CSDN、VC驿站、程序员网看看吧