什么在减缓经典的DBSCAN算法？

Question

如何在python中不使用任何库的情况下将CSR矩阵应用于DBSCAN算法？

更新:矩阵大小(8580,126356)

我已经尝试并实现了该算法。它运行得相当慢。我想这是因为regionQuery函数计算了所选点与数据集中其他点之间的欧几里德距离。

这个问题有解决的办法吗？

Answer 1

1. 自己编写DBSCAN代码。
2. 运行代码。
3. 注意，您的代码可能会比库代码慢得多。

Answer 2

这也取决于数据的传播。当我有0到1之间的数据时，效果很好。当我试图对内部的一些数据进行阈值化时，我得到了许多值很小的样本。它开始慢慢地工作了。