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#聚类 #簇 #免费 #点 #空间 #数值 #距离

dbscan

DBSCAN聚类算法的无依赖实现

由 Michael Lazear 所有。

5个不稳定版本

使用旧的Rust 2015

0.3.1 2023年4月6日
0.3.0 2023年4月4日
0.2.0 2018年9月21日
0.1.1 2018年9月13日
0.1.0 2018年9月13日

#137 在 数据库实现

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MIT 许可证

11KB
204 行

dbscan

Build Status

DBSCAN聚类算法在Rust中的无依赖实现，泛型支持Rust stdlib中的数值类型。

lib.rs:

基于密度的聚类发现算法

此算法找到所有彼此之间距离小于eps的点，并尝试将它们聚在一起。如果从给定点P可以到达至少mpt个点（在距离eps内），则所有可到达的点都将聚在一起。然后算法尝试扩展聚类，找到从聚类中的每个点可以到达的所有边界点。

有关原始论文，请参阅 Ester, Martin, et al. "A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise." Kdd. Vol. 96. No. 34. 1996.

感谢rusty_machine实现带来的灵感

无运行时依赖