DBSCAN

DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同,它将簇定义为密度相连的点的最大集合,能够把具有足够高密度的区域划分为簇,并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚...

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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...

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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...

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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...

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