Distanza del nucleo: la distanza minima che soddisfa i minpts

Distanza raggiungibile: il valore più piccolo della distanza euclidea tra il punto campione e il punto centrale e la distanza centrale del punto centrale

Passaggio 1: dato il set di dati D, creare due code, la coda ordinata O e la coda dei risultati R (la coda ordinata viene utilizzata per archiviare gli oggetti principali e la loro densità diretta di oggetti e sono disposte in ordine crescente in base alla distanza raggiungibile; Il risultato la coda viene utilizzata per memorizzare l'ordine di uscita dei punti campione. La coda ordinata può essere intesa come i dati da elaborare, mentre la coda dei risultati contiene i dati elaborati.)

Passaggio 2: se tutti i punti in D sono stati elaborati o non sono presenti punti fondamentali, l'algoritmo termina. Altrimenti, seleziona un punto campione p che non è elaborato (ovvero, non nella coda dei risultati R) ed è un oggetto principale, inserisci prima p nella coda dei risultati R ed elimina p da D. Quindi trova tutte le densità di p in D direttamente nel punto campione x e calcola la distanza raggiungibile da x a p. Se x non è nella coda ordinata O, inserisci x e la distanza raggiungibile in O. Se x è in O , quindi se la nuova distanza raggiungibile di x è inferiore, aggiorna la distanza raggiungibile di x e infine riordina i dati in O in base alla distanza raggiungibile da piccolo a grande.

Passo 3: Se la coda ordinata O è vuota, torna al passo 2, altrimenti togli il primo punto campione y in O (cioè il punto campione con la distanza più piccola raggiungibile), inseriscilo in R e rimuovilo da D e O cancellano y. Se y non è un oggetto centrale, ripetere il passaggio 3 (ovvero, trovare il punto campione con la distanza raggiungibile più piccola dei dati rimanenti in O; se y è un oggetto centrale, trovare tutte le densità di y in D che raggiungono il punti campione e calcolare la distanza raggiungibile, quindi seguire il passaggio 2 per aggiornare la densità di tutti i punti y fino ai punti campione in O

Passaggio 4: ripetere i passaggi 2 e 3 fino al termine dell'algoritmo e infine ottenere un risultato di output ordinato e la corrispondente distanza raggiungibile.

Il set di dati noto è mostrato nella figura:

Passaggio 1: calcolare la distanza raggiungibile dal punto centrale agli altri punti

Passaggio 2: ordinare la distanza raggiungibile, selezionare punti campione più piccoli e ripetere il passaggio uno:

Passaggio 3: produrre gli oggetti principali e le relative distanze raggiungibili e dividerli in cluster Oggetti principali: [0, 1, 3, 6, 5, 2, 4], distanze raggiungibili: [inf, 3.16227766, 4.12310563, 1.41421356, 1. ,3.60555128, 1.41421356]