用C++实现DBSCAN聚类算法

这几天由于工作需要，对DBSCAN聚类算法进行了C++的实现。时间复杂度O(n^2)，主要花在算每个点领域内的点上。算法很简单，现共享大家参考，也希望有更多交流。
 数据点类型描述如下：


代码如下:

#include <vector>

using namespace std;

const int DIME_NUM=2;        //数据维度为2，全局常量

//数据点类型
 class DataPoint
 {
 private:
     unsigned long dpID;                //数据点ID
     double dimension[DIME_NUM];        //维度数据
     long clusterId;                    //所属聚类ID
     bool isKey;                        //是否核心对象
     bool visited;                    //是否已访问
     vector<unsigned long> arrivalPoints;    //领域数据点id列表
 public:
     DataPoint();                                                    //默认构造函数
     DataPoint(unsigned long dpID,double* dimension , bool isKey);    //构造函数

unsigned long GetDpId();                //GetDpId方法
     void SetDpId(unsigned long dpID);        //SetDpId方法
     double* GetDimension();                    //GetDimension方法
     void SetDimension(double* dimension);    //SetDimension方法
     bool IsKey();                            //GetIsKey方法
     void SetKey(bool isKey);                //SetKey方法
     bool isVisited();                        //GetIsVisited方法
     void SetVisited(bool visited);            //SetIsVisited方法
     long GetClusterId();                    //GetClusterId方法
     void SetClusterId(long classId);        //SetClusterId方法
     vector<unsigned long>& GetArrivalPoints();    //GetArrivalPoints方法
 };

这是实现：


代码如下:

#include "DataPoint.h"

//默认构造函数
 DataPoint::DataPoint()
 {
 }

//构造函数
 DataPoint::DataPoint(unsigned long dpID,double* dimension , bool isKey):isKey(isKey),dpID(dpID)
 {
     //传递每维的维度数据
     for(int i=0; i<DIME_NUM;i++)
     {
         this->dimension[i]=dimension[i];
     }
 }

//设置维度数据
 void DataPoint::SetDimension(double* dimension)
 {
     for(int i=0; i<DIME_NUM;i++)
     {
         this->dimension[i]=dimension[i];
     }
 }

//获取维度数据
 double* DataPoint::GetDimension()
 {
     return this->dimension;
 }

//获取是否为核心对象
 bool DataPoint::IsKey()
 {
     return this->isKey;
 }

//设置核心对象标志
 void DataPoint::SetKey(bool isKey)
 {
     this->isKey = isKey;
 }

//获取DpId方法
 unsigned long DataPoint::GetDpId()
 {
     return this->dpID;
 }

//设置DpId方法
 void DataPoint::SetDpId(unsigned long dpID)
 {
     this->dpID = dpID;
 }

//GetIsVisited方法
 bool DataPoint::isVisited()
 {
     return this->visited;
 }

//SetIsVisited方法
 void DataPoint::SetVisited( bool visited )
 {
     this->visited = visited;
 }

//GetClusterId方法
 long DataPoint::GetClusterId()
 {
     return this->clusterId;
 }

//GetClusterId方法
 void DataPoint::SetClusterId( long clusterId )
 {
     this->clusterId = clusterId;
 }

//GetArrivalPoints方法
 vector<unsigned long>& DataPoint::GetArrivalPoints()
 {
     return arrivalPoints;
 }

DBSCAN算法类型描述：


代码如下:

#include <iostream>
 #include <cmath>

using namespace std;

//聚类分析类型
 class ClusterAnalysis
 {
 private:
     vector<DataPoint> dadaSets;        //数据集合
     unsigned int dimNum;            //维度
     double radius;                    //半径
     unsigned int dataNum;            //数据数量
     unsigned int minPTs;            //邻域最小数据个数

double GetDistance(DataPoint& dp1, DataPoint& dp2);                    //距离函数
     void SetArrivalPoints(DataPoint& dp);                                //设置数据点的领域点列表
     void KeyPointCluster( unsigned long i, unsigned long clusterId );    //对数据点领域内的点执行聚类操作
 public:

ClusterAnalysis(){}                    //默认构造函数
     bool Init(char* fileName, double radius, int minPTs);    //初始化操作
     bool DoDBSCANRecursive();            //DBSCAN递归算法
     bool WriteToFile(char* fileName);    //将聚类结果写入文件
 };

聚类实现：


代码如下:

#include "ClusterAnalysis.h"
 #include <fstream>
 #include <iosfwd>
 #include <math.h>

/*
 函数：聚类初始化操作
 说明：将数据文件名，半径，领域最小数据个数信息写入聚类算法类，读取文件，把数据信息读入写进算法类数据集合中
 参数：
 char* fileName;    //文件名
 double radius;    //半径
 int minPTs;        //领域最小数据个数 
 返回值： true;    */
 bool ClusterAnalysis::Init(char* fileName, double radius, int minPTs)
 {
     this->radius = radius;        //设置半径
     this->minPTs = minPTs;        //设置领域最小数据个数
     this->dimNum = DIME_NUM;    //设置数据维度
     ifstream ifs(fileName);        //打开文件
     if (! ifs.is_open())                //若文件已经被打开，报错误信息
     {
         cout << "Error opening file";    //输出错误信息
         exit (-1);                        //程序退出
     }

unsigned long i=0;            //数据个数统计
     while (! ifs.eof() )                //从文件中读取POI信息，将POI信息写入POI列表中
     {
         DataPoint tempDP;                //临时数据点对象
         double tempDimData[DIME_NUM];    //临时数据点维度信息
         for(int j=0; j<DIME_NUM; j++)    //读文件，读取每一维数据
         {
             ifs>>tempDimData[j];
         }
         tempDP.SetDimension(tempDimData);    //将维度信息存入数据点对象内

//char date[20]="";
 //char time[20]="";
         ////double type;    //无用信息
         //ifs >> date;
 //ifs >> time;    //无用信息读入

tempDP.SetDpId(i);                    //将数据点对象ID设置为i
         tempDP.SetVisited(false);            //数据点对象isVisited设置为false
         tempDP.SetClusterId(-1);            //设置默认簇ID为-1
         dadaSets.push_back(tempDP);            //将对象压入数据集合容器
         i++;        //计数+1
     }
     ifs.close();        //关闭文件流
     dataNum =i;            //设置数据对象集合大小为i
     for(unsigned long i=0; i<dataNum;i++)
     {
         SetArrivalPoints(dadaSets[i]);            //计算数据点领域内对象
     }
     return true;    //返回
 }

/*
 函数：将已经过聚类算法处理的数据集合写回文件
 说明：将已经过聚类结果写回文件
 参数：
 char* fileName;    //要写入的文件名
 返回值： true    */
 bool ClusterAnalysis::WriteToFile(char* fileName )
 {
     ofstream of1(fileName);                                //初始化文件输出流
     for(unsigned long i=0; i<dataNum;i++)                //对处理过的每个数据点写入文件
     {
         for(int d=0; d<DIME_NUM ; d++)                    //将维度信息写入文件
             of1<<dadaSets[i].GetDimension()[d]<<'\t';
         of1 << dadaSets[i].GetClusterId() <<endl;        //将所属簇ID写入文件
     }
     of1.close();    //关闭输出文件流
     return true;    //返回
 }

/*
 函数：设置数据点的领域点列表
 说明：设置数据点的领域点列表
 参数：
 返回值： true;    */
 void ClusterAnalysis::SetArrivalPoints(DataPoint& dp)
 {
     for(unsigned long i=0; i<dataNum; i++)                //对每个数据点执行
     {
         double distance =GetDistance(dadaSets[i], dp);    //获取与特定点之间的距离
         if(distance <= radius && i!=dp.GetDpId())        //若距离小于半径，并且特定点的id与dp的id不同执行
             dp.GetArrivalPoints().push_back(i);            //将特定点id压力dp的领域列表中
     }
     if(dp.GetArrivalPoints().size() >= minPTs)            //若dp领域内数据点数据量> minPTs执行
     {
         dp.SetKey(true);    //将dp核心对象标志位设为true
         return;                //返回
     }
     dp.SetKey(false);    //若非核心对象，则将dp核心对象标志位设为false
 }

/*
 函数：执行聚类操作
 说明：执行聚类操作
 参数：
 返回值： true;    */
 bool ClusterAnalysis::DoDBSCANRecursive()
 {
     unsigned long clusterId=0;                        //聚类id计数，初始化为0
     for(unsigned long i=0; i<dataNum;i++)            //对每一个数据点执行
     {
         DataPoint& dp=dadaSets[i];                    //取到第i个数据点对象
         if(!dp.isVisited() && dp.IsKey())            //若对象没被访问过，并且是核心对象执行
         {
             dp.SetClusterId(clusterId);                //设置该对象所属簇ID为clusterId
             dp.SetVisited(true);                    //设置该对象已被访问过
             KeyPointCluster(i,clusterId);            //对该对象领域内点进行聚类
             clusterId++;                            //clusterId自增1
         }
         //cout << "孤立点\T" << i << endl;
     }

cout <<"共聚类" <<clusterId<<"个"<< endl;        //算法完成后，输出聚类个数
     return true;    //返回
 }

/*
 函数：对数据点领域内的点执行聚类操作
 说明：采用递归的方法，深度优先聚类数据
 参数：
 unsigned long dpID;            //数据点id
 unsigned long clusterId;    //数据点所属簇id
 返回值： void;    */
 void ClusterAnalysis::KeyPointCluster(unsigned long dpID, unsigned long clusterId )
 {
     DataPoint& srcDp = dadaSets[dpID];        //获取数据点对象
     if(!srcDp.IsKey())    return;
     vector<unsigned long>& arrvalPoints = srcDp.GetArrivalPoints();        //获取对象领域内点ID列表
     for(unsigned long i=0; i<arrvalPoints.size(); i++)
     {
         DataPoint& desDp = dadaSets[arrvalPoints[i]];    //获取领域内点数据点
         if(!desDp.isVisited())                            //若该对象没有被访问过执行
         {
             //cout << "数据点\t"<< desDp.GetDpId()<<"聚类ID为\t" <<clusterId << endl;
             desDp.SetClusterId(clusterId);        //设置该对象所属簇的ID为clusterId，即将该对象吸入簇中
             desDp.SetVisited(true);                //设置该对象已被访问
             if(desDp.IsKey())                    //若该对象是核心对象
             {
                 KeyPointCluster(desDp.GetDpId(),clusterId);    //递归地对该领域点数据的领域内的点执行聚类操作，采用深度优先方法
             }
         }
     }
 }

//两数据点之间距离
 /*
 函数：获取两数据点之间距离
 说明：获取两数据点之间的欧式距离
 参数：
 DataPoint& dp1;        //数据点1
 DataPoint& dp2;        //数据点2
 返回值： double;    //两点之间的距离        */
 double ClusterAnalysis::GetDistance(DataPoint& dp1, DataPoint& dp2)
 {
     double distance =0;        //初始化距离为0
     for(int i=0; i<DIME_NUM;i++)    //对数据每一维数据执行
     {
         distance += pow(dp1.GetDimension()[i] - dp2.GetDimension()[i],2);    //距离+每一维差的平方
     }
     return pow(distance,0.5);        //开方并返回距离
 }

算法调用就简单了：


代码如下:

#include "ClusterAnalysis.h"
 #include <cstdio>

using namespace std;

int main()
 {
     ClusterAnalysis myClusterAnalysis;                        //聚类算法对象声明
     myClusterAnalysis.Init("D:\\1108\\XY.txt",500,9);        //算法初始化操作，指定半径为15，领域内最小数据点个数为3，（在程序中已指定数据维度为2）
     myClusterAnalysis.DoDBSCANRecursive();                    //执行聚类算法
     myClusterAnalysis.WriteToFile("D:\\1108\\XYResult.txt");//写执行后的结果写入文件

system("pause");    //显示结果
     return 0;            //返回
 }