本文详细介绍了一种基于密度的聚类算法——DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)，并着重讲解了使用PSO优化的DBSCAN密度聚类方法。通过本文，读者将了解到什么是Ε邻域和核心对象以及如何使用DBSCAN划分密度簇。同时，本文还详细介绍了PSO优化算法在DBSCAN聚类中的应用，帮助读者更好地理解该算法的实际应用价值。
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本文提出一种新的基于DBSCAN的结构相似性聚类算法，其可以用来发现非规则的，任意形状的聚类类型。同时，针对XML文档集所具备的“结构嵌套”的特性进行研究，本文还提出了一种新的XML分层语义聚类方法，
相似文本标定是抄袭检测的一个重要环节,现有标定方法大多采用直接对文本或指纹进行合井的方式,标定精度受干扰信息影响较大。针对这种局限性,分析了匹配指纹对的语义特征,提出基于斜率密度的相似文本聚类方法,将
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基于模块性指标优化的层次聚类算法,王娜,杜海峰,层次形成的正确性决定了层次聚类的质量,通常围绕对象类内类间关系评价实现。本文基于聚类目标,综合考虑类内类间关系,借鉴网络
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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