文件名称：matlab代码输入如何换行符-lindbscan:林-DBSCAN
文件大小：28.37MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-16 17:20:37
系统开源
matlab代码输入如何换行符林-DBSCAN 该项目是Lin-DBSCAN算法的参考实现，Lin-DBSCAN算法是一种具有O（n）时间复杂度的基于密度的快速聚类算法。 DBSCAN（带噪声的基于应用程序的基于空间的空间聚类）是聚类技术领域的一个里程碑，得益于其基于密度概念的创新性理论聚类模型，DBSCAN引发了多产的研究趋势。 源于此技术的应用的主要突破在于检测任意形状的聚类，并结合对异常值的上下文丢弃，这些噪声被视为噪声。 然而，这些非凡功能的代价是O（n ^ 2）计算复杂度，其中n等于输入数据集的基数。 Lin-DBSCAN旨在克服此类限制，提供了一种基于密度的技术，该技术具有线性计算复杂性。 算法说明 DBSCAN的高计算成本主要归因于该算法在扫描阶段执行的距离测量。 在平均情况下，基于索引树（R *，KD）的优化可以将时间复杂度降低到O（n log n）。 Lin-DBSCAN通过避免距离测量来减少执行时间。 使用常规网格在单元格中划分输入空间。 每个单元包含0个或多个输入点。 为了优化内存使用，只有非空单元格（具有一个或多个点的单元格）存储在内存中。 然后，Lin-DBS
【文件预览】：
lindbscan-master
----.gitignore(291B)
----matlab()
--------lindbscanClustering.m(1KB)
--------Makefile(1KB)
--------lindbscan()
--------lindbscanClustering.cpp(3KB)
----Lin-DBSCAN_Demo()
--------pointsloader.cpp(3KB)
--------common.h(1KB)
--------datasets()
--------convexhull.cpp(2KB)
--------mainwindow.cpp(9KB)
--------icons.qrc(124B)
--------gridgraphicsitem.h(952B)
--------lindbscan.h(1KB)
--------pointsloader.h(852B)
--------do.png(32KB)
--------noisegraphicsitem.h(1KB)
--------clustergraphicsitem.h(1KB)
--------convexhull.h(766B)
--------mainwindow.h(1KB)
--------myreal.h(828B)
--------noisegraphicsitem.cpp(2KB)
--------main.cpp(790B)
--------gridgraphicsitem.cpp(2KB)
--------lindbscan.pro(702B)
--------lindbscan.cpp(6KB)
--------info-256.png(5KB)
--------mainwindow.ui(11KB)
--------clustergraphicsitem.cpp(3KB)
----LICENSE(34KB)
----README.md(3KB)