DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，它的基本原理就是给定两个参数，ξ和minp，其中 ξ可以理解为半径，算法将在这个半径内查找样本，minp是一个以ξ为半径查找到的样本个数n的限制条件，只要n>=minp，查找到的样本点就是核心样本点，算法的具体描述见参考文件1，下边是这个算法的java实现：
首先定义一个Point类，代表样本点
package com.sunzhenxing;
public class Point {
private int x;
private int y;
private boolean isKey;
private boolean isClassed;
public boolean isKey() {
return isKey;
}
public void setKey(boolean isKey) {
this.isKey = isKey;
this.isClassed=true;
}
public boolean isClassed() {
return isClassed;
}
public void setClassed(boolean isClassed) {
this.isClassed = isClassed;
}
public int getX() {
return x;
}
public void setX(int x) {
this.x = x;
}
public int getY() {
return y;
}
public void setY(int y) {
this.y = y;
}
public Point(){
x=0;
y=0;
}
public Point(int x,int y){
this.x=x;
this.y=y;
}
public Point(String str){
String[] p=str.split(",");
this.x=Integer.parseInt(p[0]);
this.y=Integer.parseInt(p[1]);
}
public String print(){
return "<"+this.x+","+this.y+">";
}
}
然后定义一个工具类，为算法的实现服务：
package com.sunzhenxing;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.util.*;
public class Utility {
/**
* 测试两个点之间的距离
* @param p 点
* @param q 点
* @return 返回两个点之间的距离
*/
public static double getDistance(Point p,Point q){
int dx=p.getX()-q.getX();
int dy=p.getY()-q.getY();
double distance=Math.sqrt(dx*dx+dy*dy);
return distance;
}