更改 DBSCAN 算法

Question

我正在尝试自定义 DBSCAN 算法，以便如果仅在 x 方向 上的两点之间的距离大于某个数字，或者仅在 y 方向 上的两点之间的距离大于某个数字。但是，我在执行此操作时遇到了一些麻烦。

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

您无需修改​​ DBSCAN 即可执行此操作。

三种解决方案：

1. 缩放您的数据集，使 x 和 y 阈值可相互比较，然后使用最大范数。 IE。如果您有 eps_x 和 eps_y，请将 x 坐标乘以 1/eps_x，将 y 坐标乘以 1/eps_y，然后使用 eps=1 和最大范数。
2. 使用加权最大范数
3. 使用通用 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。以 Intersection(neighbors_x,neighbors_y) 为邻域。

所有这些方法都有效地改变了“regionQuery”的结果。