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聚类算法的原理和应用，并探讨了如何使用PSO算法优化DBSCAN聚类参数的方法。通过精细调节DBSCAN聚类参数，以及合理运用PSO算法，可以提高聚类精度和效率，从而更好地应用于数据分析、数据挖掘等领域。
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利用普通麦克风及声卡对散热风扇振动噪音进行采集，并利用FFT功率谱对风扇振动噪音进行频域分析；通过实验总结了风扇振动噪音的幅频特性及其变化规律。
在风功率预测中，使用数据预处理和PSO-SVM方法进行聚类分析。通过DBCAN算法提取风功率异常数据，再使用KMEANS算法对数据进行聚类处理。实验设置包括三类不同的仿真场景，基于聚类结果，采用粒子群
针对传统基于密度树网格聚类算法中存在人为设置密度阈值、重复查询邻域内对象以及边界点处理不当等问题，提出了一种改进的基于密度与网格的聚类算法。该算法首先将全部网格的平均密度值作为其密度阈值，避免了人为设
本文分析了数据聚类算法BIRCH 的不足之处,提出了一种基于密度与动态阈值的任意形状聚类挖掘算法——DVTD 算法,它结合密度和阈值双重参数,并根据数据集内在特征,动态改变阈值T,既可以控制CF 树的
提出了网格密度影响因子的概念，通过加权处理考虑了相邻网格的综合影响，能较好地代表当前网格相对密度，然后利用它来识别具有不同密度聚簇的高密度网格单元，并从高密度单元网格进行扩展，直至生成一个聚簇骨架，对
DPC数据库 基于密度骨干和模糊邻域的密度峰聚类 Abdulrahman Lotfi a , Parham Moradi a , Hamid Beigy b 计算机工程,库尔德大学,萨南达季,伊朗的一
给出了一种基于人工免疫的可更新簇聚类算法。该算法在aiNet聚类算法的基础上,引入记忆抗体“年龄”的概念。模型学习过程中在抗体不断地与抗原接触时,超过“年龄”阈值的记忆抗体转化为一般抗体,以此达到聚类
云计算聚类算法是一种高效的数据处理方法。一种先buffer后cluster的算法，可以大大提高数据处理速度。在数据划分方面，我们采用了一种基于数据行的划分方法，可以充分利用数据的特点，提高聚类效果。代
PSO算法优化求解PID参数，算法是在基本PSO算法的惯性权重部分加入一个调节因子项,通过调节因子的调节,改善了算法的收敛性。仿真结果表明,IPSO算法可以更好地优化PID控制器的参数,使控制系统具有
粒子群优化matlab算法，可以实现多目标优化。效果好于遗传算法
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