采用C++语言编写的
采用C++语言编写的，用于聚类相关方面的dbscan算法源程序，希望大家共同提高...
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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类。
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查看全部45个资源 »一种改进的基于密度聚类模糊支持向量机
为了提高模糊支持向量机在数据集上的训练效率，提出一种改进的基于密度聚类(DBSCAN)的模糊支持向量机算法。运用DBSCAN算法对原始数据进行预处理，去除对分类贡献小的中心样本，用剩余的边缘样本集合完...
一种改进的基于密度聚类的入侵检测算法
密度聚类算法DBSCAN是一种有效的聚类分析方法。本文构建了网络入侵检测系统模型，并将一种改进的基于密度聚类的入侵检测算法IDBC应用于检测引擎设计。IDBC算法改进了网络连接记录的距离计算方式，并在...
聚类算法在银行客户细分中的应用
针对聚类算法在金融领域广泛应用的实际情况，基于银行客户数据集，对DBSCAN, K-means和X-means 3种聚类算法在执行效率、可扩展性、异常点检测能力等方面进行对比分析，并提出将X-mean...
类算法的进一步信息请参考“数据挖掘”或者相关书籍聚类示例数据来自于sxdb.mdb
类算法的进一步信息请参考“数据挖掘”或者相关书籍聚类示例数据来自于sxdb.mdb，一个Access数据库。 已知问题及进一步改进建议： 问题：dbscan.cs行64，SortedList不支持重复键，因此若两个数据点距离相同则无法加入集合解决...
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