基于密度的聚类算法，含测试数据，MATLAB版本，可以直接运行。

使用python进行dbscn聚类，同时做了可视化，参数自己调，数据集改下路径导进去就好了1111111111111111

本项目通过CNN方法识别出图片集中的人脸位置并将图片裁剪，使新的图片包含尽可能多的人脸信息，然后对裁剪后的图片进行编码，使用DBSCAN方法对编码后的信息进行聚类，最终实现不同人脸的分类。 由最终的结果可知，使用DBSCAN和CNN方法进行人脸聚类具有较高的识别准确率和识别效率，且运行效果良好。

西电数据挖掘课程大作业，DBSCAN算法的python实现，包含数据集以及详细注释。

数据库扫描 描述 DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，它通过从初始种子点开始连续生长一个簇来工作[1] 。 如果点的圆邻近度（具有半径参数Eps ）中的密度大于或等于阈值水平（由MinPts参数表示），则通过为其分配邻域中的所有未分配点来向前扩展聚类。 然后，对于群集中每个新添加的点，该算法将以相同的步骤递归进行。 在此过程结束时尚未分配给任何群集的点被标记为噪声。 当前的实现仅支持二维数据。 [1] 附加的功能 该算法还适用于GPS坐标给定的数据点。 此外，该算法还可以用于具有时间维度的数据。 这允许时空聚类。 用法 导入脚本。 [removed][removed] 样本数据格式 基本2D数据 var point_data = [ { x : 0.1 , y : 5 } , { x

科研人员，研究生，在校学生

DBSCAN Matlab可视化测试图.png 博文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43290523/article/details/103924293

心电图（ECG）在心脏相关疾病研究方面具有重要的参考价值。但是到目前为止，纸质心电图依然是最普遍的心电记录方式。因此，该文针对纸质心电图难以长期存储的问题，采用灰度阈值、边界扫描等方法将纸质心电图转化成数字的电压信号。另外，为了解决心电信号难以自动提取特征的问题，同时检验心电图数字化的效果，针对心电信号的不同波形采用窗口扫描、DBSCAN等不同方法提取出波形的幅值特征。通过与同一医师读取的幅值结果进行相关性分析，发现幅值的相关性约在0.98，时间相关参数相关性也在0.89以上。证明该方法得到的数字化信号可以很好地还原纸质ECG信息。

数据科学大作业 具体内容见pdf 只要把爬虫文件里的cookie换成你的应该就跑的起来 当然还要改日期和关键词

- 任选语言（本文选择Python）自实现**DBSCAN聚类算法** - 对两个参数ξ和Minpt的选取选取进行说明 - 支持多维数组 - 采用欧氏距离