Processamento de Dados Massivos/Projeto e implementação de aplicações Big Data/Agrupamento baseado em densidade: diferenças entre revisões

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Após essa etapa de classificação, os pontos de centro são percorridos e seus vizinhos são assimilados a seu grupo. Se um dos vizinhos do ponto de centro que está sendo percorrido for outro ponto de centro ''X'', o algoritmo passa a percorrer os vizinhos de ''X''. Observa-se que a ordem de percorrimento dos pontos de centro não alteram a disposição dos pontos de centro entre os grupos, porém pode influenciar na assimilação dos pontos de borda aos grupos. Os pontos exceções não são assimilados a nenhum grupo, independente da ordem de percorrimento. O algoritmo 1abaixo mostra os passos executados pelo ''DBScan'' conforme REFERÊNCIA.
 
DBScan(''B'', ''D'', ''N''):<br />
'''each''' registro ''P'' em ''B'' Computa os vizinhos de P;<br />
Classifica P;<br />
 
grupoAtual = 0;<br />
'''each''' ponto de centro ''P'' não visitado grupoAtual++;<br />
Assimila(''P'', grupoAtual);<br />
Retorna resultado do agrupamento;<br />
 
Assimila(''P'', grupoAtual):<br />
Assimila ''P'' ao grupo grupoAtual;<br />
'''each''' vizinho ''Q'' de ''P'' Assimila ''Q'' ao grupo grupoAtual;<br />
''Q'' é ponto de centro Assimila(''Q'', grupoAtual);<br />