使用MDL原则和DBSCAN进行轨迹聚类

用em算法估计高斯混合模型的参数，实现对N维数据的聚类

normalized cuts and image segementation这篇论文的作者写的程序，需要和.dll进行联合仿真，最好用2009a以下的版本进行仿真。

聚类概念 聚类是把相似的东西分到一组,它是一个无监督问题,没有标签使用 难点: 对于有标签的有监督学习问题,标签可以便于我们来评估模型,无监督学习问题在评估上比较难一点 对于不同的参数组合,得到的学习

基于密度的DBSCAN聚类算法可以识别任意形状簇,但存在全局参数Eps与Min Pts的选择需人工干预,采用的区域查询方式过程复杂且易丢失对象等问题,提出了一种改进的参数自适应以及区域快速查询的密度聚

DBSCAN是一种经典的基于密度聚类算法,能够自动确定簇的数量,对任意形状的簇都能有效处理。SA2DBSCAN聚类算法,通过分析数据集统计特性来自动确定Eps和minPts参数

无监督学习与聚类算法在机器学习领域，无监督学习扮演着重要的角色，它探索未标记数据的内在结构和规律。聚类算法，作为无监督学习的代表，将数据集划分为多个不同的子集（簇），每个簇可能揭示数据潜在的类别。

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）聚类算法是一种基于密度的数据点聚类方法，主要用于对数据集进行聚类并

聚类分析是研究多要素事物分类问题的数量方法。基本原理是根据样本自身的属性，用数学方法按照某种相似性或差异性指标，定量地确定样本之间的亲疏关系，并按这种亲疏关系程度对样本进行聚类。 常见的聚类分析方法有

K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类，使得类内对象之间的距离最大，而类之间的距离最小。

GHRepoCluster,使用光谱聚类对github存储库进行分类!.zip