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我正在尝试使用 R 树实现 DBSCAN。我们可以以 R 树的形式存储数据。所以我的问题是如何将实时数据存储在 R 树中以及我应该如何实现区域查询以找到一个点的邻域?

您如何在分类数据（蘑菇数据集）上实现 DBSCAN 算法？

什么是一次性聚类算法？

您能否提供一次性聚类算法的伪代码？

我需要您的支持来建议 vb.net 或 C#.net 中的库或代码，这些库或代码应用 DBSCAN 来制作基于 Denisty 的数据集群。我有 GPS 数据，我想使用 DBSCAN 算法找到停留点。但是，我不太了解算法的技术部分。

非常感谢您的意见、建议或解决方案，谢谢。

我正在使用fpcR 中的包对一些非常密集的数据（范围 -3、6 之间的 3 组 40,000 个点）进行 dbscan 分析。

我发现了一些集群，我只需要绘制重要的集群。问题是我有一个集群（第一个），其中包含大约 39,000 个点。我需要绘制除此之外的所有其他集群。

它dbscan()创建了一个特殊的数据类型来存储所有这些集群数据。它不像数据框那样被索引（但也许有一种方法来表示它？）。

我可以使用基本plot()调用绘制 dbscan 类型。但是，就像我说的，这将绘制不相关的 39,000 个点。

tl; dr：我如何仅绘制dbscan数据类型的特定集群？

需要帮助找到一个基于开放/自由密度的聚类库，该库将距离矩阵作为输入并返回集群，其中每个元素与集群中的每个其他元素的最大“x”距离（基本上返回具有指定密度的集群） .

我检查了 DBSCAN 算法，它似乎适合我的需要。您可能不会关闭的任何干净的 DBSCAN 实现，它可以通过预先计算的距离矩阵和具有所需密度的输出集群起飞？

您的输入将非常有用。

我一直在尝试使用 Weka 的 DBSCAN 集群器来集群实例。据我了解，我应该为此使用该clusterInstance()方法，但令我惊讶的是，在查看该方法的代码时，看起来实现忽略了参数：

这似乎不对。那应该如何工作？我应该使用其他方法进行聚类吗？如果我想从中获取任何有用的信息，我是否必须在所有实例上按特定顺序依次运行此方法？

dbscan在包中使用fpc我可以获得以下输出：

但我需要找到集群中心（大多数种子的集群的平均值）。谁能告诉我如何进行此操作？

我正在寻找一个 Java Matrix 库来执行数据分析和实现聚类算法（如 K-means 或 DBSCAN）

我发现 Colt 和 Parallel Colt（在大型和小型数据集上表现最佳）但显然它们不支持 String Matrices 。数据集条目应该只是 Double 矩阵。

有什么建议吗？

提前谢谢你的帮助 。

我已经用 python 编写了代码来实现 DBSCAN 聚类算法。我的数据集由 14k 个用户组成，每个用户由 10 个特征表示。我无法决定究竟要保留什么作为 Min_samples 和 epsilon 的值作为输入我应该如何决定？相似性度量是欧几里得距离。（因此它变得更加难以决定。）任何指针？

我必须实现 DBSCAN 算法。假设从这个伪代码开始

我的代码必须在带有 Ubuntu Linux 64 位的Amazon EC2实例上运行。

函数regionQuery查询MongoDB数据库以获取 P 的 eps-neighborhood 内的所有点。

那么，根据您的说法，实现它以提高性能的最佳编程语言是什么？C，PHP，Java（我不认为）？