聚类研究，实现了基于距离，基于密度和改进算法-clustering, based on the distance to achieve, based on density and improved algorithm

本论文在对各种算法深入分析的基础上，尤其在对基于密度的聚类算法、基于层次的聚类算法和基于划分的聚类算法的深入研究的基础上，提出了一种新的基于密度和层次的快速聚类算法。该算法保持了基于密度聚类算法发现任意形状簇的优点，而且具有近似线性的时间复杂性，因此该算法适合对大规模数据的挖掘。理论分析和实验结果也证明了基于密度和层次的聚类算法具有处理任意形状簇的聚类、对噪音数据不敏感的特点，并且其执行效率明显高于传统的DBSCAN算法。-Based on the analysis on clustering

dbscan聚类考虑特征相似度的具有噪声的基于密度的聚类(DBSCAN)改进算法. 其次,基于各类参数向量簇的各属性最大相似系数,计算获得各类参数向量簇的典型特征向量. 然后,基于各类的典型 特征向量,针对聚类结果中的噪声簇,提出了基于离群系数的可疑不良数据分布模型 在此基础上,结合分布规律,提出了基于可疑度的不良参数判别方法. 最后,通过实际算例验证了所述模型与方法的有效性.-Dbscan u806A u8003 u8651 u7279 u5F1 u7F8 u4F3C u5

science上密度峰值聚类算法源码，包括matlab源码和s1数据集(Source code for peak density clustering algorithm on Science)