C++聚類算法對異常模式的檢測

在C++中實現聚類算法以檢測異常模式，可以使用多種聚類方法，如K-means、DBSCAN或譜聚類等。下面是一個使用DBSCAN算法檢測異常模式的簡單示例。DBSCAN是一種基于密度的聚類算法，能夠發現任意形狀的簇，并將噪聲點視為異常值。

首先，確保你已經安裝了C++的標準庫和一些必要的第三方庫，如Eigen用于數學計算。然后，你可以使用以下代碼來實現DBSCAN算法：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <queue>
#include <unordered_set>
#include <Eigen/Dense>

using namespace std;
using namespace Eigen;

// 計算兩點之間的距離
double distance(const Vector2d& a, const Vector2d& b) {
    return sqrt(pow(a[0] - b[0], 2) + pow(a[1] - b[1], 2));
}

// DBSCAN算法實現
vector<vector<int>> dbscan(const vector<Vector2d>& points, double eps, int minPts) {
    int n = points.size();
    vector<vector<int>> clusters;
    vector<bool> visited(n, false);
    queue<int> q;

    // 將每個點作為種子點加入隊列
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        if (!visited[i]) {
            q.push(i);
            visited[i] = true;
        }
    }

    // 遍歷隊列中的點
    while (!q.empty()) {
        int pointId = q.front();
        q.pop();

        // 獲取當前點的鄰域內的點
        vector<int> neighbors;
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            if (visited[i]) continue;
            double dist = distance(points[pointId], points[i]);
            if (dist < eps) {
                neighbors.push_back(i);
            }
        }

        // 如果鄰域內的點數小于minPts，則該點為噪聲點
        if (neighbors.size() < minPts) {
            continue;
        }

        // 將當前點及其鄰域內的點加入簇
        clusters.push_back({});
        for (int neighborId : neighbors) {
            if (!visited[neighborId]) {
                q.push(neighborId);
                visited[neighborId] = true;
                clusters.back().push_back(neighborId);
            }
        }
    }

    return clusters;
}

int main() {
    vector<Vector2d> points = {{1, 2}, {2, 2}, {2, 3}, {8, 7}, {8, 8}, {25, 80}};
    double eps = 3;
    int minPts = 2;

    vector<vector<int>> clusters = dbscan(points, eps, minPts);

    cout << "DBSCAN clusters:" << endl;
    for (const auto& cluster : clusters) {
        cout << "[";
        for (int i = 0; i < cluster.size(); ++i) {
            cout << cluster[i];
            if (i < cluster.size() - 1) cout << ", ";
        }
        cout << "]" << endl;
    }

    return 0;
}

在這個示例中，我們首先定義了一個計算兩點之間距離的函數distance，然后實現了DBSCAN算法的主要邏輯。在main函數中，我們創建了一個二維點的集合，并調用dbscan函數來檢測異常模式。最后，我們輸出聚類結果。

請注意，這個示例僅用于演示目的，實際應用中可能需要根據具體需求調整參數和實現細節。