算法的python实现代码、测试数据集及结果

压缩包中包含算法的Python实现代码、测试数据集及运行结果，可供感兴趣的同学参考。因为现在的实现并不能对所有的数据集都得到良好的效果，所以如果哪位同学有更好的想法，希望能不吝赐教。

# -*- coding: utf-8 -*-
“““
Created on Mon Oct 20 13:38:18 2014

@author: Shaobo
The best of all
“““

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import random

MAX = 1000000

def nearestNeighbor（index）:
    dd = MAX
    neighbor = -1
    for i in range（length）:
        if dist[index i] < dd and rho[index] < rho[i]:
            dd = dist[index i]
            neighbor = i
    if result[neighbor] == -1:
        result[neighbor] = nearestNeighbor（neighbor）
    return result[neighbor]

#Read data
fileName = raw_input（“Enter the file‘s name: “）
location = []
label = []
for line in open（fileName “r“）:
    items = line.strip（“\n“）.split（““）
    label.append（int（items.pop（）））
    tmp = []
    for item in items:
        tmp.append（float（item））
    location.append（tmp）
location = np.array（location）
label = np.array（label）
length = len（location）

#Caculate distance
dist = np.zeros（（length length））
ll = []
begin = 0
while begin < length-1:
    end = begin + 1
    while end < length:
        dd = np.linalg.norm（location[begin]-location[end]）
        dist[begin][end] = dd
        dist[end][begin] = dd
        ll.append（dd）
        end = end + 1
    begin = begin + 1
ll = np.array（ll）
# Algorithm        
#percent = float（raw_input（“Enter the average percentage of neighbours: “））
percent = 2.0
position = int（len（ll） * percent / 100）
sortedll = np.sort（ll）
dc = sortedll[position] #阈值
#求点的局部密度（local density）
rho = np.zeros（（length 1））
begin = 0
while begin < length-1:
    end = begin + 1
    while end < length:
        rho[begin] = rho[begin] + exp（-（dist[begin][end]/dc） ** 2）
        rho[end] = rho[end] + exp（-（dist[begin][end]/dc） ** 2）
        #if dist[begin][end] < dc:
        #    rho[begin] = rho[begin] + 1
        #    rho[end] = rho[end] + 1
        end = end + 1
    begin = begin + 1

#求比点的局部密度大的点到该点的最小距离
delta = np.ones（（length 1）） * MAX
maxDensity = np.max（rho）
begin = 0
while begin < length:
    if rho[begin] < maxDensity:
        end = 0
        while end < length:
            if rho[end] > rho[begin] and dist[begin][end] < delta[begin]:
                delta[begin] = dist[begin][end]
            end = end + 1
    else:
        delta[begin] = 0.0
        end = 0
        while end < length:
            if dist[begin][end] > delta[begin]:
                delta[begin] = dist[begin][end]
            end = end + 1
    begin = begin + 1

rate1 = 0.6
#Aggregation Spiral 0.6
#Jain Flame 0.8
#D31 0.75
#R15 0.6
#Compound 0.5
#Pathbased 0.2
thRho = rate1 * （np.max（rho） - np.min（rho）） + np.min（rho）

rate2 = 0.2
#Aggregation Spiral 0.2
#Jain Flame 0.2
#D31 0.05
#R15 0.1
#Compound 0.08
#Pathbased 0.4
thDel = rate2 * （np.max（delta） - np.min（delta）） + np.min（delta）

#确定聚类中心
result = np.ones（length dtype=np.int） * （-1）
center = 0
#items = range（length）
#random.shuffle（items）
for i in range（length）: #items:
    if rho[i] > thRho and delta

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2014-10-22 22:46  算法的python实现代码、测试数据集及结果\
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     文件        5421  2014-10-18 20:05  算法的python实现代码、测试数据集及结果\Compound.txt
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     文件       59098  2014-10-18 20:05  算法的python实现代码、测试数据集及结果\D31.txt
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     文件        4085  2014-10-18 20:06  算法的python实现代码、测试数据集及结果\Pathbased.txt
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     文件     1904194  2014-10-20 14:11  算法的python实现代码、测试数据集及结果\R15结果_v3.tif
     文件        4200  2014-10-18 20:07  算法的python实现代码、测试数据集及结果\Spiral.txt
     文件     1904194  2014-10-20 14:00  算法的python实现代码、测试数据集及结果\Spiral结果_v3.tif