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fv53
- DBScan基于密度的聚类分析，聚类聚类聚类聚类聚类(DBScan clusterDBScanDBScanDBScanDBScan)
Slic
- SLIC主要运用K-means聚类算法进行超像素的处理，聚类算法中的距离度量不仅仅包括颜色空间的颜色距离还包括像素坐标的欧氏距离。所以K-means聚类的中心点由五维向量组成。其中包括，记录LAB颜色空间下的像素以及该像素点的XY坐标，由于XY坐标不能和颜色空间直接进行计算，所以添加了一个紧密度的参数。(slic superpixelSLIC mainly uses the K-means clustering algorithm for ultra pixel processing, the
divnted-the
- DBSCAN是一个基于密度的聚类算法,改算法将具有足够高度的区域划分为簇(DBSCAN is a density based clustering algorithm, the algorithm will have enough height area is divided into clusters)
KNN
- K最邻近密度估计技术是一种分类方法，不是聚类方法。 不是最优方法，实践中比较流行。 通俗但不一定易懂的规则是： 1.计算待分类数据和不同类中每一个数据的距离（欧氏或马氏）。 2.选出最小的前K数据个距离，这里用到选择排序法。 3.对比这前K个距离，找出K个数据中包含最多的是那个类的数据，即为待分类数据所在的类。(K nearest neighbor density estimation is a classification method, not a clustering metho
knn1
- K最邻近密度估计技术是一种分类方法，不是聚类方法。 不是最优方法，实践中比较流行。 通俗但不一定易懂的规则是： 1.计算待分类数据和不同类中每一个数据的距离（欧氏或马氏）。 2.选出最小的前K数据个距离，这里用到选择排序法。 3.对比这前K个距离，找出K个数据中包含最多的是那个类的数据，即为待分类数据所在的类。(K nearest neighbor density estimation is a classification method, not a clustering metho
databricks-spark-reference-applications.pdf.tar
- 摘要: 现有的聚类算法比如 CluStream 是基于 k-means 算法的。这些算法不能够发现任 意形状的簇以及不能处理离群点。 解决上述问题,本文提出了 而且, 它需要预先知道 k 值和用户指定的时间窗口。 为了 分将数据映射到一个网格, D-Stream 算法,它是基于密度的算法。这个算法用一个在线部 在离线部分计算网格的密度然后基于密度形成簇。 度衰减技术来捕获数据流的动态变化。 为了探索衰减因子、 数据密度以及簇结构之间的关系, 我们的算法能够有效的并且有效率
DBSCAN-master
- 基于密度的聚类算法dbscan，是最新的聚类的算法。matlab程序(The density based clustering algorithm, DBSCAN, is the latest clustering algorithm. Matlab program)
CFSFDP-matlab
- 密度峰值聚类算法源码+测试数据(人工+UCI)(Source Code and datasets of CFSFDP Algorithm)
dbscan
- 聚类分析 DBASCAN算法是基于密度的分类方法(Clustering Analysis The DBASCAN algorithm is a density-based classification method)
CLIQUE
- CLIQUE（Clustering In QUEst)是一种简单的基于网格的聚类方法，用于发现子空间中基于密度的簇。CLIQUE把每个维划分成不重叠的区间，从而把数据对象的整个嵌入空间划分成单元。它使用一个密度阈值识别稠密单元和稀疏单元。一个单元是稠密的，如果映射到它的对象数超过该密度阈值。(CLIQUE (Clustering In QUEst) is a simple grid based clustering method for the discovery of clusters bas
iyrsk
- 基于密度的聚类算法DNBSCAN,Ester的,很经典的()
kbogj
- 经典的基于密度的聚类算法,DBSCAN,适合处理球状数据,对大规模数据支持不好()
GMM
- 此算法实现高斯混合，可以对初始聚类算法选择c均值和EM，可以实现密度估计和分类。(This GMM algorithm can estimate the density and class, the initial steps can select the C-mean and EM.)
realtimesuperpixel-master
- 运用基于密度的聚类算法实现了超像素的分割(The segmentation of super pixels is realized by using the clustering algorithm based on density)
lsrm
- 基于密度的聚类算法DNBSCAN,Ester的,很经典的()
95587606
- 经典的基于密度的聚类算法,DBSCAN,适合处理球状数据,对大规模数据支持不好()
Density-ratio-based-clustering-master
- 相比其他的聚类方法，基于密度的聚类方法可以在有噪音的数据中发现各种形状和各种大小的簇。DBSCAN（Ester, 1996）是该类方法中最典型的代表算法之一（DBSCAN获得2014 SIGKDD Test of Time Award）。其核心思想就是先发现密度较高的点，然后把相近的高密度点逐步都连成一片，进而生成各种簇(Compared with other clustering methods, the density based clustering method can find var
dbscan
- 有代表性的基于密度的聚类算法 ，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。(DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise))
ADFNE_Release_1.0
- adfne在MATLAB语言的语法构成的）一包的计算机代码三个维度基于随机模拟的校长产生的裂缝网络功能；函数表征合成的或进口的两和三维裂隙网络包括交叉分析、密度测量、连接性指数、聚类和其他许多人；为对两和三维裂隙网络可视化高度简化的功能；的功能，一般利用上述阶段，以延长其使用的实际应用，为进一步发展稳定的框架和工具，以节省所得的图、表和信息在适当的格式读取能够通过许多通用标准软件应用程序。(ADFNE is a package of computer codes in Matlab langua
DBSCAN
- DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法(DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise))