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Jorsorokin/HDBSCAN: 基于层次密度的HDBSCAN 聚类算法-适用于有噪声的应用-MATLAB开发

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简介：
HDBSCAN是用于数据分析和机器学习领域的聚类算法，特别擅长处理包含噪音的数据集。该MATLAB实现基于层次密度的概念，能够有效识别数据中的密集区域，同时排除异常值的影响。 这是 HDBSCAN 的 MATLAB 实现，它是 DBSCAN 的分层版本。HDBSCAN 在 Campello 等人的 2013 年和 2015 年的研究中被描述过。请参阅 GitHub 存储库中的大量文档。欢迎提出有助于改进合作的建议！

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  • Jorsorokin/HDBSCAN: 基于层次密度的HDBSCAN 聚类算法-适用于有噪声的应用-MATLAB开发
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    HDBSCAN是用于数据分析和机器学习领域的聚类算法，特别擅长处理包含噪音的数据集。该MATLAB实现基于层次密度的概念，能够有效识别数据中的密集区域，同时排除异常值的影响。 这是 HDBSCAN 的 MATLAB 实现，它是 DBSCAN 的分层版本。HDBSCAN 在 Campello 等人的 2013 年和 2015 年的研究中被描述过。请参阅 GitHub 存储库中的大量文档。欢迎提出有助于改进合作的建议！
     
  • 基于分层密度的HDBSCAN聚类算法，适合处理含噪数据应用场景
    优质
    本研究提出了一种改进的HDBSCAN算法，采用分层密度模型，有效提升了在含噪数据环境中的聚类性能和准确性。 本段落介绍了在MATLAB环境下实现的基于层次密度的聚类算法（HDBSCAN）的应用程序。该应用程序使用高清扫描技术，并且能够处理带有噪声的数据集。 HDBSCAN通过创建一系列嵌套群集，以非参数的方式从输入数据中发现潜在模式和结构。这种层级关系类似于单链接集群的方法，但是HDBSCAN可以自动推断出最佳的聚类方案而不需要手动设置阈值。在不同的层次分支上，每个社区的最佳削减方法会根据其特定环境信息进行调整。 尽管这个MATLAB实现可能不如Python版本快（因为后者使用了高度优化的C代码），但它的优势在于易于操作且无需依赖外部工具箱，同时它是目前唯一的基于MATLAB的HDBSCAN算法。
     
  • 基于密度的空间应用噪声聚类(DBSCAN)方法
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    本研究提出了一种改进的DBSCAN算法，用于处理空间数据中的噪声和聚类问题，提高了复杂场景下的数据挖掘效率与准确性。 DBSCAN（基于密度的空间聚类算法）是一种数据聚类方法，它根据密度可达性的概念来定义簇。
     
  • 文本聚类研究：基于K均值、层次及HDBScan算法的比较分析报告（R语言）
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    本报告运用R语言深入探讨了三种主流文本聚类方法——K均值、层次聚类和HDBScan之间的差异与优劣，为研究人员提供全面的技术参考。 本分析的目的是对数据采集部分获取的数据集进行文本聚类。文本聚类旨在基于内容将相似的文档分组在一起，并从数据中提取有意义的模式和见解。对比三个聚类算法的结果，我们可以观察到K-means 聚类具有最高的平均轮廓系数（0.7965698），表明簇之间有很好的分离。层次聚类的平均轮廓系数稍低（0.6191525），表示簇之间有适度的分离。HDBScan 聚类的平均轮廓系数最低（0.5854980），表明簇之间的分离程度适中。根据平均轮廓系数，K-means 聚类在簇分离方面优于层次和 HDBScan 聚类。然而，在选择最适合的聚类算法时，还应考虑其他因素，如可解释性、可扩展性和分析的特定目标。
     
  • 层次凝聚聚类算法：基于 Ruby 的 agglomerative_clustering
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    层次凝聚聚类算法是使用Ruby语言实现的一种数据分析方法，通过递归地将单个数据对象合并到更大的群集，形成层级结构的数据分类系统。 凝聚聚类分层算法可以处理三维点集，并根据欧几里德距离将这些点分为最近的 k 个集群。这种算法支持四种不同的链接方式：单链（基于两个簇间最近两点的距离）、全链（基于最远两点的距离）、平均链（基于所有点之间的平均距离）和中心链（以各簇中心为基准）。为了使用此功能，首先需要在 Gemfile 中添加以下行： ```ruby gem agglomerative_clustering ``` 然后执行 `bundle install` 命令。或者直接通过命令安装： ```shell $ gem install agglomerative_clustering ``` 有关如何使用的示例，请参阅 cluster.rb 文件，待我有空时会在此处添加更多说明。要为项目贡献代码，请创建一个新分支（例如 `git checkout -b my-new-feature`），提交您的更改，并进行推送。
     
  • MATLAB中的层次聚类算法
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    本文章介绍了在MATLAB环境下实现层次聚类算法的方法和技术，探讨了其应用及优化策略。 生成20个随机样本，并在屏幕上输出Q型聚类结果。 同时，在屏幕上输出R型聚类结果，包含具体的聚类步骤和算法，使用自写的函数体实现上述功能。
     
  • 基于密度的DBSCAN聚类算法
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    简介：DBSCAN是一种基于密度的空间聚类算法，能够发现任意形状的簇，并有效处理噪声和异常值。通过定义邻域内样本点的数量阈值来识别核心对象、边界对象及噪音点，实现对数据集的自动分群。 基于密度的聚类算法DBSCAN的MATLAB代码可以实现良好的聚类效果，并且可以直接运行。该代码适用于包含月牙形数据集的.mat文件。
     
  • 基于密度的聚类算法OPTICS（MATLAB程序）
    优质
    简介：OPTICS是一种强大的基于密度的聚类算法，能够识别任意形状和大小的数据簇。本项目提供了一个用MATLAB实现的OPTICS程序，为数据分析与挖掘提供了有力工具。 基于密度的聚类算法OPTICS（MATLAB程序）。官方程序，亲测好用，欢迎下载。
     
  • MATLAB层次聚类_Hierarchical.zip_层次聚类MATLAB
    优质
    该资源包提供了利用MATLAB进行层次聚类分析的代码和示例数据。适用于数据分析、机器学习等领域，帮助用户理解和应用层次聚类算法。 层次聚类算法的MATLAB实现，不使用内置函数。