基于密度聚类的协作学习群组构建方法.pdf

基于密度聚类与ARIMA模型短期电力负荷预测.pdf

指定半径下，使用meanshift算法原理对分布在二维平面上的多个点做密度聚类，求出每个聚类包含点的个数及中心坐标。

用C++实现DBSCAN 密度聚类算法 ；调试通过

主要介绍了python实现密度聚类(模板代码+sklearn代码)，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

本人在此就不搬运书上关于密度聚类的理论知识了，仅仅实现密度聚类的模板代码和调用skelarn的密度聚类算法。 有人好奇，为什么有sklearn库了还要自己去实现呢？其实，库的代码是比自己写的高效且容易，但自己实现代码会对自己对算法的理解更上一层楼。 #调用科学计算包与绘图包 import numpy as np import random import matplotlib.pyplot as plt # 获取数据 def loadDataSet(filename): dataSet=np.loadtxt(filename,dtype=np.float32,delimiter=',')

主要介绍了Python基于聚类算法实现密度聚类(DBSCAN)计算,结合实例形式分析了聚类算法的相关概念、原理及使用聚类算法进行密度聚类计算的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

输入**样本集合**。 //以下定义的量均为与样本集合相同的类型 定义**核心点集合**，获得**样本集合**中的核心点。 定义**当前处理集合**，并复制**样本集合**所有点。 定义**上一步处理集合**，并复制**样本集合**所有点。 定义**处理列表** 当**当前处理集合**非空时，**开始外循环** 取出**核心点集合**中的第一个点（顺序随便，这里取第一个是先行后列的顺序） 将此点加入到**处理列表** -----当**处理列表**非空时，**开始内循环** 取出**处理列表**中的第一个点 生成该点的在**样本集合**中的*一定区域*的**子集** 将**当前处理集合**与**处理列表**中的这个点去掉，防止重复。 ---------------若*密度*达到*判定密度* 让**处理列表**并上（**子集**与**当前处理集合**的交） **当前处理集合**去掉（**子集**与**当前处理集合**的交） // 这里去掉的，就是一个类的，接下来会拿回来。 ---------------结束 -----**内循环结束** 分类好的样本=**上一步处理集合**去掉**当前处理集合**剩下的点，即将删去的同类全部拿回来 //收尾处理 **核心点集合**去掉分类好的样本 **上一步处理集合**=**当前处理集合** **处理列表**置空 **外循环结束**

Ｇ频段将采 用３ ＧＨ ｚ 以上 的更 髙频段 ， 基站覆盖 范围 缩小 ， 基站密度加大 。 面对密度更大 的 ５Ｇ 网络 ， 传统   以小 区为对象 的 网络监 控方式 ， 将使我们面 临海量 的质量 问题 而无 法应对 。 本文提 出一 种全新 的基于 神经   网 络优化思想 ， 利用 密度聚类技术研究 问题 点之间 的空 间 和 时 间 的 相关性 ， 挖掘区域共 性。 把对 网络负面   影响 大的 区 域作为 ５ Ｇ网络问题 的监控对象 ， 提升 网络监控智 能化水平 ， 快速发现网 络热点 问题 ， 降低人力   需求 。   ；无线通信；网

DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法。针对该算法在处理混合属性数据上的不足，采用面向维度的距离的思想，对不同类型的数据定义不同的相似度度量方法和不同的相似度阚值，减少了对全局相似度阈值的依赖，提出了一种新的适合混合属性数据聚类的算法M-DBSCAN。仿真表明新算法有效解决了DBSCAN算法无法处理混合属性数据的缺点，对混合属性数据有较好的聚类效果。