Download DBSCAN - Download do código-fonte DBSCAN

DBSCAN

Outro código-fonte

Baixar

DBSCAN

Agrupamento espacial baseado em densidade de aplicações com ruído .

DBSCAN é um algoritmo de cluster. Dê a ele uma coleção de valores e o algoritmo os organizará em grupos de valores próximos.

Para muitos de nós, se estivermos familiarizados com algoritmos de agrupamento, sabemos sobre agrupamento k -means. Mas um dos desafios do k -means é que você precisa especificar um número de clusters (" k ") para usá-lo. Na maior parte do tempo, não saberemos o que é um valor k razoável a priori . (Na verdade, muitas vezes é isso que queremos saber em primeiro lugar!)

O que é interessante no DBSCAN é que você não precisa especificar vários clusters para usá-lo. Tudo que você precisa é de uma função para calcular a distância entre valores e alguma orientação sobre qual distância é considerada "próxima". DBSCAN também produz resultados mais razoáveis do que k -means em uma variedade de distribuições diferentes.

Comparação DBSCAN k-means

Uso

import DBSCAN
import simd

let input : [ SIMD3 < Double > ] = [ [ 0 , 10 , 20 ] ,
                              [ 0 , 11 , 21 ] ,
                              [ 0 , 12 , 20 ] ,
                              [ 20 , 33 , 59 ] ,
                              [ 21 , 32 , 56 ] ,
                              [ 59 , 77 , 101 ] ,
                              [ 58 , 79 , 100 ] ,
                              [ 58 , 76 , 102 ] ,
                              [ 300 , 70 , 20 ] ,
                              [ 500 , 300 , 202 ] ,
                              [ 500 , 302 , 204 ] ]

let dbscan = DBSCAN ( input )

#if swift(>=5.2)
let ( clusters , outliers ) = dbscan ( epsilon : 10 ,
                                  minimumNumberOfPoints : 1 ,
                                  distanceFunction : simd . distance )
#else // Swift <5.2 requires explicit `callAsFunction` method name
let ( clusters , outliers ) = dbscan . callAsFunction ( epsilon : 10 , 
                                                 minimumNumberOfPoints : 1 , 
                                                 distanceFunction : simd . distance )
#endif

print ( clusters )
// [ [0, 10, 20], [0, 11, 21], [0, 12, 20] ]
// [ [20, 33, 59], [21, 32, 56] ],
// [ [58, 79, 100], [58, 76, 102], [59, 77, 101] ],
// [ [500, 300, 202], [500, 302, 204] ],

print ( outliers )
// [ [ 300, 70, 20 ] ]

Requisitos

Rápido 5.1+

Instalação

Gerenciador de pacotes Swift

Adicione o pacote DBSCAN às suas dependências de destino em Package.swift :

import PackageDescription

let package = Package (
  name : " YourProject " ,
  dependencies : [
    . package (
        url : " https://github.com/NSHipster/DBSCAN " ,
        from : " 0.0.1 "
    ) ,
  ]
)