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    188宝金博页面版: dbscan的matlab代码实现

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    内容提示： % -------------------------------------------------------------------------% Function: [class,type]=dbscan(x,k,Eps)% -------------------------------------------------------------------------% Aim: % Clustering the data with Density-Based Scan Algorithm with Noise (DBSCAN)% -------------------------------------------------------------------------% Input: % x - data set (m,n); m-objects, n-variables% k - number of objects in a neighborhood of an object % (minimal number of objects considered as a cluster)　%...

    文档格式：PDF | 页数：5 | 浏览次数：723 | 上传日期：2012-05-25 00:42:09 | 文档星级：
    % -------------------------------------------------------------------------% Function: [class,type]=dbscan(x,k,Eps)% -------------------------------------------------------------------------% Aim: % Clustering the data with Density-Based Scan Algorithm with Noise (DBSCAN)% -------------------------------------------------------------------------% Input: % x - data set (m,n); m-objects, n-variables% k - number of objects in a neighborhood of an object % (minimal number of objects considered as a cluster)　% Eps - neighborhood radius, if not known avoid this parameter or put []% -------------------------------------------------------------------------% Output: % class - vector specifying assignment of the i-th object to certain % cluster (m,1)% type - vector specifying type of the i-th object % (core: 1, border: 0, outlier: -1)% -------------------------------------------------------------------------% Example of use:% x=[randn(30,2)*.4;randn(40,2)*.5+ones(40,1)*[4 4]];% [class,type]=dbscan(x,5,[])% clusteringfigs('Dbscan',x,[1 2],class,type)% -------------------------------------------------------------------------% References:% [1] M. Ester, H. Kriegel, J. Sander, X. Xu, A density-based algorithm for % discovering clusters in large spatial databases with noise, proc. % 2nd Int. Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining, Portland, OR, 1996, % p. 226, available from: 　% www.dbs.informatik.uni-muenchen.de/cgi-bin/papers?query=--CO% [2] M. Daszykowski, B. Walczak, D. L. Massart, Looking for % Natural Patterns in Data. Part 1: Density Based Approach, % Chemom. Intell. Lab. Syst. 56 (2001) 83-92 % -------------------------------------------------------------------------% Written by Michal Daszykowski% Department of Chemometrics, Institute of Chemistry, % The University of Silesia% December 2004% http://www.chemometria.us.edu.plfunction [class,type,clusteridx]=clu_dbscan_fn(x,k,Eps)x=zscore(x);%standarlize[m,~]=size(x);if nargin<3||isempty(Eps)

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