我正在做DBSCAN聚类Python。我想通过自我计算其EPS和MINPTS参数来实现一种自适应方法来返回簇数。以下是我的代码。
导入数学
导入副本
导入numpy作为NP
导入大熊猫作为pd
来自Sklearn.Cluster Import DBSCAN
def LoadDataSet（文件名，splitchar ='\ t'）：
数据集= []
以开放式（文件名）为fr：
对于fr.Readlines（）中的行：
curline = line.strip（）。拆分（splitchar）
fltline = list（MAP（float，Curline））
dataset.append（fltline）
返回数据集
DEF DIST（A，B）：
return Math.sqrt（Math.pow（A [0] -b [0]，2） + Math.pow（A [1] -b [1]，2））
def returndk（Matrix，K）：
dk = []
对于我的范围（len（矩阵））：
dk.append（矩阵[i] [k]）
返回DK
def returndkaverage（DK）：
总和= 0
对于我的范围（len（dk））：
sum = sum + dk [i]
返回总和/len（DK）
DEF CACTURALUTISTMATRIX（数据集）：
distmatrix = [[[0 for j in range（len（dataset））] for range（len（dataset））]
对于我的范围（LEN（DATASET））：
对于J范围（LEN（DATASET）））：
distmatrix [i] [j] = dist（dataset [i]，dataset [j]）
返回distmatrix
def returnepscandidate（数据集）：
distmatrix = carculatedistMatrix（数据集）
tmp_matrix = copy.deepcopy（distmatrix）
对于我的范围（len（tmp_matrix））：
tmp_matrix [i] .sort（）
epscandidate = []
对于范围内的K（1，Len（数据集））：
dk = returndk（tmp_matrix，k）
dkaverage = returndkaverage（DK）
epscandidate.append（dkaverage）
返回epscandidate
def return minptscandidate（Distmatrix，Epscandidate）：
minptscandidate = []
对于K范围（Len（Epscandidate））：
tmp_eps = epscandidate [k]
tmp_count = 0
对于我的范围（len（distmatrix））：
对于J中的J（Len（Distmatrix [i]））：
如果distmatrix [i] [j] <= tmp_eps：
tmp_count = tmp_count + 1
minptScandidate.Append（tmp_count/len（数据集））
返回minptscandidate
DEF return Clusternumberlist（数据集，Epscandidate，MinptScandidate）：
np_dataset = np.array（数据集）
clusternumberlist = []
对于我的范围（Len（Epscandidate））：
clustering = dbscan（eps = epscandidate [i]，min_samples = minptScandidate [i]）。fit（np_dataset）
num_clustering = max（clustering.labels_）
clusternumberlist.append（num_clustering）
返回clusternumberlist
如果__name__ =='__ main __'：
data = pd.read_csv（'/users/desktop/mic/recorder_test1/new文件夹/mfccresultsforclustering/mfccresultsforclustering.csv'）
dataset = data.iloc [：，0：13]。值
epscandidate = returnepscandidate（数据集）
distmatrix = carculatedistMatrix（数据集）
minptScandidate = return minptscandidate（Distmatrix，Epscandidate）
clusternumberlist = returnClusternumberlist（数据集，Epscandidate，MinptScandidate）
打印（Epscandidate）
打印（MinptScandidate）
打印（'集群号列表'）
印刷（Clusternumberlist）
但是，带有加载数据集的输出为[-1] s。我想知道错误在哪里。我对这个总体方向是正确的吗？如果没有，我该如何实现自适应DBSCAN聚类？
