DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。 C++实现代码，自定义扫描半径(eps)、最小包含点数(minPts)、维度。
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 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
