Загрузка DBSCAN - Загрузка исходного кода DBSCAN

DBSCAN

Другой исходный код

Скачать

DBSCAN

Пространственная кластеризация приложений с шумом на основе плотности .

DBSCAN — это алгоритм кластеризации. Дайте ему набор значений, и алгоритм организует их в группы близлежащих значений.

Многие из нас, если мы вообще знакомы с алгоритмами кластеризации, мы знаем о кластеризации k -средних. Но одна из проблем с k -means заключается в том, что вам нужно указать количество кластеров (« k »), чтобы его использовать. Большую часть времени мы априори не знаем, какое значение k является разумным. (На самом деле, зачастую именно это мы и хотим знать в первую очередь!)

Что хорошо в DBSCAN, так это то, что вам не нужно указывать количество кластеров для его использования. Все, что вам нужно, это функция для расчета расстояния между значениями и некоторые рекомендации относительно того, какое расстояние считается «близким». DBSCAN также дает более разумные результаты, чем k -средние, в различных распределениях.

Сравнение k-средних DBSCAN

Использование

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 ] ]

Требования

Свифт 5.1+

Установка

Менеджер пакетов Swift

Добавьте пакет DBSCAN к целевым зависимостям в Package.swift :

import PackageDescription

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