DBSCAN 聚类分析: 使用 R 语言对 I0 PA500 HFS DA 数据进行聚类

以下是使用 R 语言实现 DBSCAN 聚类的代码：

# 读入数据
data <- read.table('data.txt', header = TRUE)

# 定义距离函数（欧几里得距离）
dist_func <- function(x, y){
  sqrt(sum((x - y)^2))
}

# 定义 DBSCAN 函数
DBSCAN <- function(data, eps, minPts){
  # 初始化标签和核心对象集合
  labels <- rep(0, nrow(data))
  core_objs <- numeric()
  
  # 计算距离矩阵
  dist_mat <- dist(data, method = dist_func)
  
  # 遍历每个数据点
  for (i in 1:nrow(data)){
    # 找出半径为 eps 内的数据点
    neighbor_inds <- which(dist_mat[i, ] <= eps)
    
    # 如果邻居数小于 minPts，则标记为噪声点
    if (length(neighbor_inds) < minPts) {
      labels[i] <- -1
    } else {
      # 否则将该点标记为核心对象
      core_objs <- c(core_objs, i)
      
      # 初始化簇号
      cluster <- length(core_objs)
      
      # 以该点为起点，通过广度优先搜索找出所有密度可达的点
      while (length(neighbor_inds) > 0){
        # 取出一个邻居
        curr <- neighbor_inds[1]
        neighbor_inds <- neighbor_inds[-1]
        
        # 如果该邻居还没有被访问过，则标记为已访问
        if (labels[curr] == 0){
          labels[curr] <- cluster
          
          # 如果该邻居也是核心对象，扩展其邻居
          if (curr %in% core_objs){
            neighbor_inds <- c(neighbor_inds, which(dist_mat[curr, ] <= eps))
          }
        }
      }
    }
  }
  
  # 返回聚类结果
  return(list(labels = labels, core_objs = core_objs))
}

# 调用 DBSCAN 函数进行聚类
result <- DBSCAN(data, eps = 50, minPts = 3)

# 输出聚类结果
print(result$labels)

注意：上述代码中的数据读入和距离函数需要根据实际情况进行修改。另外，DBSCAN 参数的选择需要根据数据集进行调整。