基于MATLAB的DBSCAN聚类算法

为更新批量数据，提出一种基于DBSCAN的新聚类方法。该算法通过扫描原对象确定它们同增量对象间的关系，得到一个相关对象集，同时根据该相关对象和增量对象之间的关系获得新的聚类结果。实验结果表明，该算法与

二维的DBSCAN聚类算法，输入（x,y）数组，搜索半径Eps，密度搜索参数Minpts。输出: Clusters，每一行代表一个簇，形式为簇的对象对应的原数据集的ID

提供《数据挖掘中聚类算法之DBSCAN算法的matlab实现。》完整软件工程技术资料下载（归档大小 2 K），包含相关硬件原理图参考、开发文档或源代码工程。

提供《用c++实现的CURE聚类算法 这是即DBSCAN算法后出现的基于密度的聚类算法》完整软件工程技术资料下载（归档大小 44 K），包含相关硬件原理图参考、开发文档或源代码工程。

针对挖掘营运车辆超速点过程中存在的问题，提出一种基于密度的聚类方法。该方法依据车载GPS 实时监控数据，挖掘超速多发点段，通过区域查询搜索超速点邻域内所有超速事件，寻求超速密度大于阈值的点或地段，并创

提出一种适用于公交站点聚类的DBSCAN改进算法，缩小搜索半径ε，从而提高聚类正确度，同时通过共享对象判定连接簇的合并，防止簇的过分割，减少噪声点，有效地屏蔽了算法对输入参数的敏感性，提高聚类结果的质