DPC数据库 基于密度骨干和模糊邻域的密度峰聚类 Abdulrahman Lotfi a ， Parham Moradi a ， Hamid Beigy b 计算机工程，库尔德大学，萨南达季，伊朗的一处 b谢里夫工业大学计算机工程系，伊朗德黑兰 抽象的 密度峰聚类（DPC）由于使用了非迭代过程而成为一种有效的聚类算法。 但是，DPC及其大多数改进都有以下缺点：（1）对截止距离参数高度敏感；（2）在计算局部密度时忽略数据的局部结构；（3）使用明快的内核来计算局部密度（4）遭受连锁React的原因。 为了解决这些问题，本文提出了一种称为DPC-DBFN的新方法。 所提出的方法使用模糊核来提高聚类的可分离性并减少离群值的影响。 DPC-DBFN使用基于密度的kNN图来标记主干。 此策略可防止连锁React，并为位于边界区域的那些实例有效分配真实标签，以有效地聚类具有各种形状和密度的数据。 DP

DPC Latency Checker : 官方网站，内有英文详细原理 http://www.thesycon.de/deu/latency_check.shtml 载点 http://www.thesycon.de/dpclat/dpclat.exe 用来测试电脑系统的DPC延迟时间。。值太大或者有高峰就可能会有停顿/爆音的问题。。 操作系统处理一些实时的数据（音频、视频的数据流）时如果DPC延迟过高，会产生数据丢失的问题（Drop-outs)，有些主板的爆音问题也是由于一些设备驱动的DPC 延迟过高造成的。 单位为微秒，软件会自动给出系统是否适合处理实时数据的结果。 如果太高，如何解决：用windows performance toolkit来分析DPC latency,观察哪一个驱动造成问题。。过程好像比较复杂，没试过。。 个人手提电脑HP Compaq nw8440 Windows XP sp3 平均500微秒（us）以下。。偶尔会有2000以下的高峰。。无爆音问题，有很小的低噪。。 大家不妨试试，贴上电脑设备和操作系统。。

dpc matlab源代码

基于GMD-DPC/THP的两组Alamouti非线性预编码系统

快速搜索和寻找密度峰值的聚类(clustering by fast search and find of density peaks)，简称密度峰值聚类(density peaks clustering，DPC)算法，该算法的优点为：不需要事先指定类簇数；能够发现非球形类簇；只有一个参数需要预先取值。

％DCP % % 脏纸编码调制解调器的实现，如下所述： % Erez、Uri 和 Stephan Ten Brink。 “接近容量的脏纸编码方案。” % IEEE Transactions on Information Theory 51.10 (2005): 3417-3432。 年 4 月 18 日，Paulo Alexandre Crisóstomo Lopes % 里斯本大学高级技术研究所

根据MPC和DPC原理搭建的仿真模型，由于需要，参数没有给出，需要各位自己设置初始值，其他都是正确的，运行良好。

车辆诊断

总部科技园区建筑与规划-62.武汉科技新城现代服务中心区国际方案咨询-新加坡DPC.zip

Rodriguez A, Laio A. Clustering by fast search and find of density peaks[J]. Science, 2014, 344(6191): 1492-1496.基于这篇文章实现的最基本的密度聚类的算法密度峰值聚类py代码