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# generate data settings
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CENTERS = [[-1, -1], [1, -1], [5, 5]]
N_SAMPLES = 100
CLUSTER_STD = 0.7
RANDOM_STATE = 0

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# db_scan settings
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EPS = 0.6
MIN_SAMPLES = 5

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# sklearn
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import numpy as np
from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn import metrics
from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

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# Generate sample data
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X, labels_true = make_blobs(n_samples=N_SAMPLES, centers=CENTERS, cluster_std=CLUSTER_STD,
                            random_state=RANDOM_STATE)

X = StandardScaler().fit_transform(X)

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# Compute DBSCAN
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db = DBSCAN(eps=EPS, min_samples=MIN_SAMPLES).fit(X)
core_samples_mask = np.zeros_like(db.labels_, dtype=bool)
core_samples_mask[db.core_sample_indices_] = True
labels = db.labels_

# Number of clusters in labels, ignoring noise if present.
n_clusters_ = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0)

print('Estimated number of clusters: %d' % n_clusters_)
print("Homogeneity: %0.3f" % metrics.homogeneity_score(labels_true, labels))
print("Completeness: %0.3f" % metrics.completeness_score(labels_true, labels))
print("V-measure: %0.3f" % metrics.v_measure_score(labels_true, labels))
print("Adjusted Rand Index: %0.3f"
      % metrics.adjusted_rand_score(labels_true, labels))
print("Adjusted Mutual Information: %0.3f"
      % metrics.adjusted_mutual_info_score(labels_true, labels))
# print("Silhouette Coefficient: %0.3f"
#       % metrics.silhouette_score(X, labels))

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# Plot result
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import matplotlib.pyplot as plt

# Black removed and is used for noise instead.
unique_labels = set(labels)
colors = plt.cm.Spectral(np.linspace(0, 1, len(unique_labels)))
plt.subplot(211)
for k, col in zip(unique_labels, colors):
    if k == -1:
        # Black used for noise.
        col = 'k'

    class_member_mask = (labels == k)

    xy = X[class_member_mask & core_samples_mask]
    plt.plot(xy[:, 0], xy[:, 1], 'o', markerfacecolor=col,
             markeredgecolor='k', markersize=10)

    xy = X[class_member_mask & ~core_samples_mask]
    plt.plot(xy[:, 0], xy[:, 1], 'o', markerfacecolor=col,
             markeredgecolor='k', markersize=10)

plt.title('Sklearn - estimated number of clusters: %d' % n_clusters_)
plt.grid()

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# our version
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import sys

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]

    plt.plot(p.get_x(), p.get_y(), 'o', markerfacecolor=col,
             markeredgecolor='k', markersize=10)

plt.title('Our algorithm - estimated number of clusters: %d' % len(clusters))
plt.grid()
plt.show()
