Question

我尝试自定义DBSCAN算法，以便只有 x方向中两点之间的距离才能启动新群集大于某个数字，或者仅在 y方向中的两个点之间的距离大于某个数字。但是，我在这方面遇到了一些麻烦。

到目前为止，这是我的代码：

     public void ComputeClusterDbscan(DatasetItem[] allPoints, double epsilon, int minPts, double[] currentpt, double[] nextpt, out HashSet<DatasetItem[]> clusters)
     {
        var allPointsDbscan = allPoints.Select(x => new DbscanPoint(x)).ToArray();

        int clusterId = 0;
        for (int i = 0; i < allPointsDbscan.Length - 1 ; i++)
        {
            int j = i + 1;
            DbscanPoint p = allPointsDbscan[i];
            if (p.IsVisited)
                continue;
            p.IsVisited = true;
            DbscanPoint[] neighborPts = null;
            RegionQuery(allPointsDbscan, p.ClusterPoint, epsilon, out neighborPts);

            //calculate distance between points in x and y directions
            double xDirection = Math.Abs(allPointsDbscan[j].ClusterPoint.X - allPointsDbscan[i].ClusterPoint.X);
            double yDirection = Math.Abs(allPointsDbscan[j].ClusterPoint.Y - allPointsDbscan[i].ClusterPoint.Y);
            if (xDirection > 0.299 | yDirection > 0.199)
            {
                //begin new cluster
            }

            if (neighborPts.Length < minPts)
                p.ClusterId = (int)ClusterIds.Noise;
            else
            {
                clusterId++;
                ExpandCluster(allPointsDbscan, p, neighborPts, clusterId, epsilon, minPts);
            }
        }
        clusters = new HashSet<DatasetItem[]>(
            allPointsDbscan
                .Where(x => x.ClusterId > 0)
                .GroupBy(x => x.ClusterId)
                .Select(x => x.Select(y => y.ClusterPoint).ToArray())
            );
    }

Answer 1

您不需要修改DBSCAN来执行此操作。

三种解决方案：

缩放数据集，使x和y阈值相互比较，然后使用最大范数。即如果你有eps_x和eps_y，你的x坐标乘以1 / eps_x，y坐标为1 / eps_y，然后使用eps = 1和最大范数。
使用加权最大规范
使用广义DBSCAN。例如。在ELKI实现中，很容易添加一个具有两个epsilon参数的新邻居谓词。将Intersection（neighbors_x，neighbors_y）作为邻域。

实际上，所有这些方法都会改变＆＃34; regionQuery＆＃34;结果

改变DBSCAN算法

1 个答案: