本文整理汇总了Python中sklearn.cluster.DBSCAN.start方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python DBSCAN.start方法的具体用法？Python DBSCAN.start怎么用？Python DBSCAN.start使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类sklearn.cluster.DBSCAN的用法示例。
在下文中一共展示了DBSCAN.start方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: Point
# 需要导入模块: from sklearn.cluster import DBSCAN [as 别名]
# 或者: from sklearn.cluster.DBSCAN import start [as 别名]
sys.path.append("../db_scan")
from dbscan import DBscan
from point import Point
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# Compute DBSCAN
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xx = X.tolist()
point_array = []
for x in xx:
pt = Point(x[0], x[1])
point_array.append(pt)
# db = DBscan(point_array=parr, start_point_index= 0, cluster_map=clustmap, epsilon=EPS, min_neighbour=MIN_SAMPLES)
db = DBscan()
clusters = db.start(points=point_array, eps=EPS, minPts=MIN_SAMPLES)
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# Plot result
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plt.subplot(212)
colors = plt.cm.Spectral(np.linspace(0, 1, len(clusters)))
for p in point_array:
if p.get_clusterID() == Point.NOISE:
col = 'k'
elif p.get_clusterID == Point.UNCLASSIFIED:
col = 'g'
else:
col = colors[p.get_clusterID() - 1]