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A general technique for the recovery of signi cant
image features is presented. The technique is based on
the mean shift algorithm, a simple nonparametric pro-
cedure for estimating density gradients. Drawbacks of
the current methods (includi
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L3_1.m: 純量量化器的設計(程式)
L3_2.m: 量化造成的假輪廓(程式)
L3_3.m: 向量量化器之碼簿的產生(程式)
L3_4.m: 利用LBG訓練三個不同大小與維度的碼簿並分別進行VQ(程式)
gau.m: ML量化器設計中分母的計算式(函式)
gau1.m: ML量化器設計中分子的計算式(函式)
LBG.m: LBG訓練法(函式)
quantize.m:高斯機率密度函數的非均勻量化(函式)
VQ.m: 向量量化(函式)
L3
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DBSCAN算法的matlab 实现。。基于密度的聚类算法-DBSCAN algorithm matlab implementation. . Density-based clustering algorithm. . .
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matlab的一种基于密度的聚类方法，和划分方法和中心计算方法比较效果较好-matlab a density-based clustering method, and the division method and the calculation of comparative effectiveness center is better
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基于密度的聚类算法因其抗噪声能力强和能发现任意形状的簇等优点，在聚类分析中被广泛采用，本文提出
的基于相对密度的聚类算法，在继承上述优点的基础上。有效地解决了基于密度的聚类结果对参数值过于敏感、参数
值难以设置以厦高密度簇完全被相连的低密度簇所包含等问题。-Density-based clustering algorithm because of its strong resistance to noise and can find clusters of arbitrary shape
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：DBSCAN是一个基于密度的聚类算法。该算法将具有足够高密度的区域划分为簇，并可以在带有“噪声”的空间数
据库中发现任意形状的聚类。但DtLqCAN算法没有考虑非空间属性，且DBSCAN算法需扫描空间数据库中每个点的e一
邻域来寻找聚类，这使得DBSCAN算法的应用受到了一定的局限。文中提出了一种基于DBSCAN的算法，可以处理非空
间属性，同时又可以加快聚类的速度。-: DBSCAN is a density-based clustering algorithm. The alg
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clustring(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) is a data clustering algorithm proposed by Martin Ester, Hans-Peter Kriegel, Jö rg Sander and Xiaowei Xu in 1996.[1] It is a density-based clustering algorithm because it find
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本文提出了一种节点密度和剩余能量传感器网络加权分群算法，该分群算法优化了群首
选择，均衡了网络节点的能量消耗，延长了网络的生命周期-This paper proposes a residual energy of sensor nodes in the network density and weighted clustering algorithm, the clustering algorithm to optimize the group' s first choice, bal
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实现基于密度的聚类算法,可以处理噪声数据，效果好-density-based clustering
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基于密度的数据挖掘算法，可以有效的去处噪声的干扰。-Clustering the data with Density-Based Scan Algorithm with Noise (DBSCAN)
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二维多密度网格聚类算法，主要是完成二维数据的网格聚类，采用的是多密度临近的算法。-Two-dimensional density grid clustering algorithm
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基于密度聚类分析，DBSCAN方法进行聚类分析-Density-based clustering analysis, DBSCAN cluster analysis method
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2014年6月发表在Science论文上的聚类算法源代码，非常有参考价值， Clustering by fast search and find of density peaks -matlab code of Clustering by fast search and find of density peaks
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文章Clustering by fast search and find of density peaks里的聚类算法代码-clustering algorithm matlab code in paper:Clustering by fast search and find of density peaks
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关于14年6月 science发表的一篇Clustering by fast search and find of density peaks 的matlab源码 基于密度聚类算分-the code of Clustering by fast search and find of density peaks
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DBSCAN is a data clustering algorithm based on density. Density-based clustering method has been developed based on the concept of density.
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对clustering by fast research and density peaks程序做了小改动-clustering by fast research and density peaks
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想在论文的基础上发展算法，必须首先弄懂这个代码实例程序。(if you want to improve this algorithm, you must to learn this code sample.)
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相比其他的聚类方法，基于密度的聚类方法可以在有噪音的数据中发现各种形状和各种大小的簇。DBSCAN（Ester, 1996）是该类方法中最典型的代表算法之一（DBSCAN获得2014 SIGKDD Test of Time Award）。其核心思想就是先发现密度较高的点，然后把相近的高密度点逐步都连成一片，进而生成各种簇(Compared with other clustering methods, the density based clustering method can find var
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聚类的算法，包括K-means，密度聚类，密度比聚类，谱聚类等(Clustering algorithm, including k-means, density clustering, density ratio clustering, spectral clustering, etc)
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