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密度聚类中的DBSCAN代码，根据周志华的《机器学习》中的伪代码编写，直接调用就可以使用，内部有注释
本密度聚类算法dbscan是基于周志华老师《机器学习》介绍编程的，经检验效率较高
DBSCAN密度聚类是一种基于密度的聚类算法，它可以自动识别具有相似密度的数据点，并将其划分为不同的类。而PSO是一种优化算法，可以用于优化DBSCAN中的参数选择。本文主要介绍了DBSCAN聚类算法
纳米SiC表面镀铜对铜基复合材料性能的影响，唐雷，崔振铎，采用简单而方便的化学镀方法，在不同工艺与温度条件下制备了Cu包覆纳米SiC颗粒，并利用粉末冶金工艺制备了镀铜SiC弥散强化铜基复合�
Integrated Silicon Solution公司(ISSI)日前宣布推出其首颗128Mb的DDR DRAM芯片IS43R32400A。该芯片工作电压为2.5V,采用4M×32构成机制,刷新率
具有不同双峰种群的低密度InAs / GaAs量子点的PL
当前信息增长的趋势表明,大规模的学习问题已成为常态。 在本文中,我们提出并分析了一种针对大规模SVM问题的基于低密度割的树分解方法,即LCD-SVM。 这里的基本思想是分而治之:使用决策树分解数据空间
采用经过二元光学变换后呈二维点阵分布的脉冲激光束对球铁试样作了表面强化处理。对强化前后试样表面的粗糙度、强化层深度、强化层显微硬度分布和耐磨性进行了研究。结果表明,在保证试样表面粗糙度(表面微熔或不熔
1地球表面的地形——学习ppt课件
机器学习算法系列11聚类4密 度最值聚类 五密度最值聚类 5.1 引 2014年6 Alex Rodriguez和Alessandro Laio在Science上发表了篇名为Clustering by
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