jsp中DBSCAN演算法實現執行個體

DBSCAN是一種基於密度的聚類演算法，它的基本原理就是給定兩個參數，ξ和minp，其中 ξ可以理解為半徑，演算法將在這個半徑內尋找樣本，minp是一個以ξ為半徑尋找到的樣本個數n的限制條件，只要n>=minp，尋找到的樣本點就是核心樣本點，演算法的具體描述見參考檔案1，下邊是這個演算法的java實現：
　　首先定義一個Point類，代表樣本點

　　<!--[endif]-->

　　

package com.sunzhenxing;

　　public class Point {

　　private int x;

　　private int y;

　　private boolean isKey;

　　private boolean isClassed;

　　public boolean isKey() {

　　return isKey;

　　}

　　public void setKey(boolean isKey) {

　　this.isKey = isKey;

　　this.isClassed=true;

　　}

　　public boolean isClassed() {

　　return isClassed;

　　}

　　public void setClassed(boolean isClassed) {

　　this.isClassed = isClassed;

　　}

　　public int getX() {

　　return x;

　　}

　　public void setX(int x) {

　　this.x = x;

　　}

　　public int getY() {

　　return y;

　　}

　　public void setY(int y) {

　　this.y = y;

　　}

　　public Point(){

　　x=0;

　　y=0;

　　}

　　public Point(int x,int y){

　　this.x=x;

　　this.y=y;

　　}

　　public Point(String str){

　　String[] p=str.split(",");

　　this.x=Integer.parseInt(p[0]);

　　this.y=Integer.parseInt(p[1]);

　　}

　　public String print(){

　　return "<"+this.x+","+this.y+">";

　　}

　　}

　　然後定義一個工具類，為演算法的實現服務：

　　package com.sunzhenxing;

　　import java.io.BufferedReader;

　　import java.io.FileReader;

　　import java.io.IOException;

　　import java.util.*;

　　public class Utility {

　　/**

　　* 測試兩個點之間的距離

　　* @param p 點

　　* @param q 點

　　* @return 返回兩個點之間的距離

　　*/

　　public static double getDistance(Point p,Point q){

　　int dx=p.getX()-q.getX();

　　int dy=p.getY()-q.getY();

　　double distance=Math.sqrt(dx*dx+dy*dy);

　　return distance;

　　}
　　　/**
　　* 檢查給定點是不是核心點

　　* @param lst 存放點的鏈表

　　* @param p 待測試的點

　　* @param e e半徑

　　* @param minp 密度閾值

　　* @return 暫時存放訪問過的點

　　*/

　　public static List<Point> isKeyPoint(List<Point> lst,Point p,int e,int minp){

　　int count=0;

　　List<Point> tmpLst=new ArrayList<Point>();

　　for(Iterator<Point> it=lst.iterator();it.hasNext();){

　　Point q=it.next();

　　if(getDistance(p,q)<=e){

　　++count;

　　if(!tmpLst.contains(q)){

　　tmpLst.add(q);

　　}

　　}

　　}

　　if(count>=minp){

　　p.setKey(true);

　　return tmpLst;

　　}

　　return null;

　　}

　　public static void setListClassed(List<Point> lst){

　　for(Iterator<Point> it=lst.iterator();it.hasNext();){

　　Point p=it.next();

　　if(!p.isClassed()){

　　p.setClassed(true);

　　}

　　}

　　}

　　/**

　　* 如果b中含有a中包含的元素，則把兩個集合

合并

　　* @param a

　　* @param b

　　* @return a

　　*/

　　public static boolean mergeList(List<Point> a,List<Point> b){

　　boolean merge=false;

　　for(int index=0;index<b.size();++index){

　　if(a.contains(b.get(index))){

　　merge=true;

　　break;

　　}

　　}

　　if(merge){

　　for(int index=0;index<b.size();++index){

　　if(!a.contains(b.get(index))){

　　a.add(b.get(index));

　　}

　　}

　　}

　　return merge;

　　}

　　/**

　　* 返迴文本中的點集合

　　* @return 返迴文本中點的集合

　　* @throws IOException

　　*/

　　public static List<Point> getPointsList() throws IOException{

　　List<Point> lst=new ArrayList<Point>();

　　String txtPath="src\com\sunzhenxing\points.txt";

　　BufferedReader br=new BufferedReader(new FileReader(txtPath));

　　String str="";

　　while((str=br.readLine())!=null && str!=""){

　　lst.add(new Point(str));

　　}

　　br.close();

　　return lst;

　　}

　　}

　　最後在主程式中實現演算法，如下所示：

　　package com.sunzhenxing;

　　import java.io.*;

　　import java.util.*;

　　public class Dbscan {

　　private static List<Point> pointsList=new ArrayList<Point>();//儲存所有點的集合

　　private static List<List<Point>> resultList=new ArrayList<List<Point>>();//儲存DBSCAN演算法返回的結果集

　　private static int e=2;//e半徑

　　private static int minp=3;//密度閾值

　　/**

　　* 提取文本中的的所有點並儲存在pointsList中

　　* @throws IOException

　　*/

　　private static void display(){

　　int index=1;

　　for(Iterator<List<Point>> it=resultList.iterator();it.hasNext();){

　　List<Point> lst=it.next();

　　if(lst.isEmpty()){

　　continue;

　　}
　　System.out.println("-----第"+index+"個聚類-----");
　　for(Iterator<Point> it1=lst.iterator();it1.hasNext();){

　　Point p=it1.next();

　　System.out.println(p.print());

　　}

　　index++;

　　}

　　}

　　//找出所有可以直達的聚類

　　private static void applyDbscan(){

　　try {

　　pointsList=Utility.getPointsList();

　　for(Iterator<Point> it=pointsList.iterator();it.hasNext();){

　　Point p=it.next();

　　if(!p.isClassed()){

　　List<Point> tmpLst=new ArrayList<Point>();

　　if((tmpLst=Utility.isKeyPoint(pointsList, p, e, minp)) != null){

　　//為所有聚類完畢的點做標示

　　Utility.setListClassed(tmpLst);

　　resultList.add(tmpLst);

　　}

　　}

　　}

　　} catch (IOException e) {

　　// TODO Auto-generated catch block

　　e.printStackTrace();

　　}

　　}

　　//對所有可以直達的聚類進行合并，即找出間接可達的點並進行合并

　　private static List<List<Point>> getResult(){

　　applyDbscan();//找到所有直達的聚類

　　int length=resultList.size();

　　for(int i=0;i<length;++i){

　　for(int j=i+1;j<length;++j){

　　if(Utility.mergeList(resultList.get(i), resultList.get(j))){

　　resultList.get(j).clear();

　　}

　　}

　　}

　　return resultList;

　　}

　　/**

　　* 程式主函數

　　* @param args

　　*/

　　public static void main(String[] args) {

　　getResult();

　　display();

　　//System.out.println(Utility.getDistance(new Point(0,0), new Point(0,2)));

　　}

　　}

　　

下邊是一個小測試， 即使用src\com\sunzhenxing\points.txt檔案的內容進行測試，points.txt的檔案內容是：