Distance centrale : la distance minimale qui satisfait les minpts

Distance accessible : la plus petite valeur de la distance euclidienne entre le point d'échantillonnage et le point central et la distance centrale du point central

Étape 1 : Étant donné l'ensemble de données D, créez deux files d'attente, la file d'attente ordonnée O et la file d'attente de résultats R (la file d'attente ordonnée est utilisée pour stocker les objets de base et leurs objets directs de densité, et sont disposées par ordre croissant par distance accessible ; Le résultat La file d'attente est utilisée pour stocker l'ordre de sortie des points d'échantillonnage. La file d'attente ordonnée peut être comprise comme les données à traiter, tandis que la file d'attente des résultats contient les données traitées.)

Étape 2 : Si tous les points de D ont été traités ou s’il n’y a aucun point central, l’algorithme se termine. Sinon, sélectionnez un point échantillon p qui n'est pas traité (c'est-à-dire pas dans la file d'attente des résultats R) et qui est un objet principal, placez d'abord p dans la file d'attente des résultats R et supprimez p de D. Trouvez ensuite toutes les densités de p dans D directement au point d'échantillonnage x et calculez la distance accessible de x à p Si x n'est pas dans la file d'attente ordonnée O, mettez x et la distance accessible dans O. Si x est dans O. , puis si la nouvelle distance accessible de x est plus petite, mettez à jour la distance accessible de x et enfin réorganisez les données dans O en fonction de la distance accessible de petite à grande.

Étape 3 : Si la file d'attente ordonnée O est vide, revenez à l'étape 2, sinon retirez le premier point d'échantillonnage y en O (c'est-à-dire le point d'échantillonnage avec la plus petite distance accessible), placez-le dans R et supprimez-le de D et O suppriment y. Si y n'est pas un objet central, répétez l'étape 3 (c'est-à-dire trouvez le point d'échantillonnage avec la plus petite distance accessible des données restantes dans O) ; si y est un objet central, trouvez toutes les densités de y dans D qui atteignent le échantillonnez des points et calculez la distance accessible, puis suivez l'étape 2 pour mettre à jour la densité de tous y jusqu'aux points d'échantillonnage dans O

Étape 4 : Répétez les étapes 2 et 3 jusqu'à la fin de l'algorithme, et obtenez enfin un résultat de sortie ordonné et la distance accessible correspondante.

L'ensemble de données connu est présenté dans la figure :

Étape 1 : calculez la distance accessible entre le point central et les autres points

Étape 2 : Triez la distance accessible, sélectionnez des points d'échantillonnage plus petits et répétez la première étape :

Étape 3 : affichez les objets principaux et leurs distances accessibles, et divisez-les en clusters : [0, 1, 3, 6, 5, 2, 4], distances accessibles : [inf, 3.16227766, 4.12310563, 1.41421356, 1. ,3.60555128, 1.41421356]