#include <vector>  using namespace std;  const int DIME_NUM=2;        //数据维度为2，全局常量  //数据点类型  class DataPoint  {  private:      unsigned long dpID;                //数据点ID      double dimension[DIME_NUM];        //维度数据      long clusterId;                    //所属聚类ID      bool isKey;                        //是否核心对象      bool visited;                    //是否已访问      vector<unsigned long> arrivalPoints;    //领域数据点id列表  public:      DataPoint();                                                    //默认构造函数      DataPoint(unsigned long dpID,double* dimension , bool isKey);    //构造函数      unsigned long GetDpId();                //GetDpId方法      void SetDpId(unsigned long dpID);        //SetDpId方法      double* GetDimension();                    //GetDimension方法      void SetDimension(double* dimension);    //SetDimension方法      bool IsKey();                            //GetIsKey方法      void SetKey(bool isKey);                //SetKey方法      bool isVisited();                        //GetIsVisited方法      void SetVisited(bool visited);            //SetIsVisited方法      long GetClusterId();                    //GetClusterId方法      void SetClusterId(long classId);        //SetClusterId方法      vector<unsigned long>& GetArrivalPoints();    //GetArrivalPoints方法  };

#include "DataPoint.h"  //默认构造函数  DataPoint::DataPoint()  {  }  //构造函数  DataPoint::DataPoint(unsigned long dpID,double* dimension , bool isKey):isKey(isKey),dpID(dpID)  {      //传递每维的维度数据      for(int i=0; i<DIME_NUM;i++)      {          this->dimension[i]=dimension[i];      }  }  //设置维度数据  void DataPoint::SetDimension(double* dimension)  {      for(int i=0; i<DIME_NUM;i++)      {          this->dimension[i]=dimension[i];      }  }  //获取维度数据  double* DataPoint::GetDimension()  {      return this->dimension;  }  //获取是否为核心对象  bool DataPoint::IsKey()  {      return this->isKey;  }  //设置核心对象标志  void DataPoint::SetKey(bool isKey)  {      this->isKey = isKey;  }  //获取DpId方法  unsigned long DataPoint::GetDpId()  {      return this->dpID;  }  //设置DpId方法  void DataPoint::SetDpId(unsigned long dpID)  {      this->dpID = dpID;  }  //GetIsVisited方法  bool DataPoint::isVisited()  {      return this->visited;  }    //SetIsVisited方法  void DataPoint::SetVisited( bool visited )  {      this->visited = visited;  }  //GetClusterId方法  long DataPoint::GetClusterId()  {      return this->clusterId;  }  //GetClusterId方法  void DataPoint::SetClusterId( long clusterId )  {      this->clusterId = clusterId;  }  //GetArrivalPoints方法  vector<unsigned long>& DataPoint::GetArrivalPoints()  {      return arrivalPoints;  }

#include <iostream>  #include <cmath>  using namespace std;  //聚类分析类型  class ClusterAnalysis  {  private:      vector<DataPoint> dadaSets;        //数据集合      unsigned int dimNum;            //维度      double radius;                    //半径      unsigned int dataNum;            //数据数量      unsigned int minPTs;            //邻域最小数据个数      double GetDistance(DataPoint& dp1, DataPoint& dp2);                    //距离函数      void SetArrivalPoints(DataPoint& dp);                                //设置数据点的领域点列表      void KeyPointCluster( unsigned long i, unsigned long clusterId );    //对数据点领域内的点执行聚类操作  public:      ClusterAnalysis(){}                    //默认构造函数      bool Init(char* fileName, double radius, int minPTs);    //初始化操作      bool DoDBSCANRecursive();            //DBSCAN递归算法      bool WriteToFile(char* fileName);    //将聚类结果写入文件  };

#include "ClusterAnalysis.h"  #include <fstream>  #include <iosfwd>  #include <math.h>  /*  函数：聚类初始化操作  说明：将数据文件名，半径，领域最小数据个数信息写入聚类算法类，读取文件，把数据信息读入写进算法类数据集合中  参数：  char* fileName;    //文件名  double radius;    //半径  int minPTs;        //领域最小数据个数   返回值： true;    */  bool ClusterAnalysis::Init(char* fileName, double radius, int minPTs)  {      this->radius = radius;        //设置半径      this->minPTs = minPTs;        //设置领域最小数据个数      this->dimNum = DIME_NUM;    //设置数据维度      ifstream ifs(fileName);        //打开文件      if (! ifs.is_open())                //若文件已经被打开，报错误信息      {          cout << "Error opening file";    //输出错误信息          exit (-1);                        //程序退出      }      unsigned long i=0;            //数据个数统计      while (! ifs.eof() )                //从文件中读取POI信息，将POI信息写入POI列表中      {          DataPoint tempDP;                //临时数据点对象          double tempDimData[DIME_NUM];    //临时数据点维度信息          for(int j=0; j<DIME_NUM; j++)    //读文件，读取每一维数据          {              ifs>>tempDimData[j];          }          tempDP.SetDimension(tempDimData);    //将维度信息存入数据点对象内  //char date[20]="";  //char time[20]="";          ////double type;    //无用信息          //ifs >> date;  //ifs >> time;    //无用信息读入          tempDP.SetDpId(i);                    //将数据点对象ID设置为i          tempDP.SetVisited(false);            //数据点对象isVisited设置为false          tempDP.SetClusterId(-1);            //设置默认簇ID为-1          dadaSets.push_back(tempDP);            //将对象压入数据集合容器          i++;        //计数+1      }      ifs.close();        //关闭文件流      dataNum =i;            //设置数据对象集合大小为i      for(unsigned long i=0; i<dataNum;i++)      {          SetArrivalPoints(dadaSets[i]);            //计算数据点领域内对象      }      return true;    //返回  }  /*  函数：将已经过聚类算法处理的数据集合写回文件  说明：将已经过聚类结果写回文件  参数：  char* fileName;    //要写入的文件名  返回值： true    */  bool ClusterAnalysis::WriteToFile(char* fileName )  {      ofstream of1(fileName);                                //初始化文件输出流      for(unsigned long i=0; i<dataNum;i++)                //对处理过的每个数据点写入文件      {          for(int d=0; d<DIME_NUM ; d++)                    //将维度信息写入文件              of1<<dadaSets[i].GetDimension()[d]<<'\t';          of1 << dadaSets[i].GetClusterId() <<endl;        //将所属簇ID写入文件      }      of1.close();    //关闭输出文件流      return true;    //返回  }  /*  函数：设置数据点的领域点列表  说明：设置数据点的领域点列表  参数：  返回值： true;    */  void ClusterAnalysis::SetArrivalPoints(DataPoint& dp)  {      for(unsigned long i=0; i<dataNum; i++)                //对每个数据点执行      {          double distance =GetDistance(dadaSets[i], dp);    //获取与特定点之间的距离          if(distance <= radius && i!=dp.GetDpId())        //若距离小于半径，并且特定点的id与dp的id不同执行              dp.GetArrivalPoints().push_back(i);            //将特定点id压力dp的领域列表中      }      if(dp.GetArrivalPoints().size() >= minPTs)            //若dp领域内数据点数据量> minPTs执行      {          dp.SetKey(true);    //将dp核心对象标志位设为true          return;                //返回      }      dp.SetKey(false);    //若非核心对象，则将dp核心对象标志位设为false  }    /*  函数：执行聚类操作  说明：执行聚类操作  参数：  返回值： true;    */  bool ClusterAnalysis::DoDBSCANRecursive()  {      unsigned long clusterId=0;                        //聚类id计数，初始化为0      for(unsigned long i=0; i<dataNum;i++)            //对每一个数据点执行      {          DataPoint& dp=dadaSets[i];                    //取到第i个数据点对象          if(!dp.isVisited() && dp.IsKey())            //若对象没被访问过，并且是核心对象执行          {              dp.SetClusterId(clusterId);                //设置该对象所属簇ID为clusterId              dp.SetVisited(true);                    //设置该对象已被访问过              KeyPointCluster(i,clusterId);            //对该对象领域内点进行聚类              clusterId++;                            //clusterId自增1          }          //cout << "孤立点\T" << i << endl;      }      cout <<"共聚类" <<clusterId<<"个"<< endl;        //算法完成后，输出聚类个数      return true;    //返回  }  /*  函数：对数据点领域内的点执行聚类操作  说明：采用递归的方法，深度优先聚类数据  参数：  unsigned long dpID;            //数据点id  unsigned long clusterId;    //数据点所属簇id  返回值： void;    */  void ClusterAnalysis::KeyPointCluster(unsigned long dpID, unsigned long clusterId )  {      DataPoint& srcDp = dadaSets[dpID];        //获取数据点对象      if(!srcDp.IsKey())    return;      vector<unsigned long>& arrvalPoints = srcDp.GetArrivalPoints();        //获取对象领域内点ID列表      for(unsigned long i=0; i<arrvalPoints.size(); i++)      {          DataPoint& desDp = dadaSets[arrvalPoints[i]];    //获取领域内点数据点          if(!desDp.isVisited())                            //若该对象没有被访问过执行          {              //cout << "数据点\t"<< desDp.GetDpId()<<"聚类ID为\t" <<clusterId << endl;              desDp.SetClusterId(clusterId);        //设置该对象所属簇的ID为clusterId，即将该对象吸入簇中              desDp.SetVisited(true);                //设置该对象已被访问              if(desDp.IsKey())                    //若该对象是核心对象              {                  KeyPointCluster(desDp.GetDpId(),clusterId);    //递归地对该领域点数据的领域内的点执行聚类操作，采用深度优先方法              }          }      }  }  //两数据点之间距离  /*  函数：获取两数据点之间距离  说明：获取两数据点之间的欧式距离  参数：  DataPoint& dp1;        //数据点1  DataPoint& dp2;        //数据点2  返回值： double;    //两点之间的距离        */  double ClusterAnalysis::GetDistance(DataPoint& dp1, DataPoint& dp2)  {      double distance =0;        //初始化距离为0      for(int i=0; i<DIME_NUM;i++)    //对数据每一维数据执行      {          distance += pow(dp1.GetDimension()[i] - dp2.GetDimension()[i],2);    //距离+每一维差的平方      }      return pow(distance,0.5);        //开方并返回距离  }

#include "ClusterAnalysis.h"  #include <cstdio>  using namespace std;  int main()  {      ClusterAnalysis myClusterAnalysis;                        //聚类算法对象声明      myClusterAnalysis.Init("D:\\1108\\XY.txt",500,9);        //算法初始化操作，指定半径为15，领域内最小数据点个数为3，（在程序中已指定数据维度为2）      myClusterAnalysis.DoDBSCANRecursive();                    //执行聚类算法      myClusterAnalysis.WriteToFile("D:\\1108\\XYResult.txt");//写执行后的结果写入文件      system("pause");    //显示结果      return 0;            //返回  }