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私はあまり運がなくても、3次元点のDBSCANの実装を探し回っています。これを処理するライブラリを知っている人、またはこれを行った経験がある人はいますか? DBSCAN アルゴリズムは、e 値を半径メトリックにし、ポイント間の距離をユークリッド分離で測定することにより、3 次元を処理できると想定しています。誰かがこれを実装しようとしていて、それを共有したい場合は、感謝します.

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DBSCAN には sklearn を使用できます。ここに私のために働くいくつかのコードがあります-

from sklearn.cluster import DBSCAN
import numpy as np
data = np.random.rand(500,3)

db = DBSCAN(eps=0.12, min_samples=1).fit(data)
labels = db.labels_
from collections import Counter
Counter(labels)

私が得た出力は-

Counter({1: 342, 10: 30, 31: 13, 13: 11, 30: 10, 24: 5, 29: 5, 2: 4, 18: 4,
19: 4, 28: 4, 49: 4, 3: 3, 17: 3, 23: 3, 32: 3, 7: 2, 9: 2, 12: 2, 14: 2, 15: 2,
16: 2, 20: 2, 21: 2, 26: 2, 39: 2, 41: 2, 46: 2, 0: 1, 4: 1, 5: 1, 6: 1, 8: 1, 11:
1, 22: 1, 25: 1, 27: 1, 33: 1, 34: 1, 35: 1, 36: 1, 37: 1, 38: 1, 40: 1, 42: 1,
43: 1, 44: 1, 45: 1, 47: 1, 48: 1, 50: 1, 51: 1, 52: 1, 53: 1, 54: 1, 55: 1})

したがって、クラスタリングは、上記のように、各クラスター内のポイント数のカウントで 55 のクラスターを識別します。

于 2015-02-14T03:23:37.720 に答える
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これが私が思いついたものです。これが最も効率的な実装ではないことはわかっていますが、機能します。たとえば、アルゴリズムの主な時間消費者である領域クエリは、後で使用するために保存するだけでなく、2 点間の距離を複数回計算します。

class DBSCAN(object):

def __init__(self, eps=0, min_points=2):
    self.eps = eps
    self.min_points = min_points
    self.visited = []
    self.noise = []
    self.clusters = []
    self.dp = []

def cluster(self, data_points):
    self.visited = []
    self.dp = data_points
    c = 0
    for point in data_points:
        if point not in self.visited:
            self.visited.append(point)
            neighbours = self.region_query(point)
            if len(neighbours) < self.min_points:
                self.noise.append(point)
            else:
                c += 1
                self.expand_cluster(c, neighbours)

def expand_cluster(self, cluster_number, p_neighbours):
    cluster = ("Cluster: %d" % cluster_number, [])
    self.clusters.append(cluster)
    new_points = p_neighbours
    while new_points:
        new_points = self.pool(cluster, new_points)

def region_query(self, p):
    result = []
    for d in self.dp:
        distance = (((d[0] - p[0])**2 + (d[1] - p[1])**2 + (d[2] - p[2])**2)**0.5)
        if distance <= self.eps:
            result.append(d)
    return result

def pool(self, cluster, p_neighbours):
    new_neighbours = []
    for n in p_neighbours:
        if n not in self.visited:
            self.visited.append(n)
            n_neighbours = self.region_query(n)
            if len(n_neighbours) >= self.min_points:
                new_neighbours = self.unexplored(p_neighbours, n_neighbours)
        for c in self.clusters:
            if n not in c[1] and n not in cluster[1]:
                cluster[1].append(n)
    return new_neighbours

@staticmethod
def unexplored(x, y):
    z = []
    for p in y:
        if p not in x:
            z.append(p)
    return z
于 2014-10-08T20:10:08.740 に答える