说明:%用法:[C,ptsC,centers]=dbscan(P,E,minPts)%%参数:%%P-dim x Npts点数组。%%E-距离阈值。%%minPts-形成簇所需的最小点数。%%返回:%%C-长度单元格数组与每个聚类%相关的点指数。%ptsC-列出与每个点%相关的聚类数的长度NPT数组。如果...
说明: KNN 算法其实简单的说就是“物以类聚”,也就是将新的没有被分类的点分类为周围的点中大多数属于的类。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类,思想很简单:如果一个样本的特征空间中最为临近(欧式距离进行判断)的K个点大都属于某一个类,那么该样本就属于这个类。这就是物以类聚的思想。
说明:应用背景低能量自适应聚类层次(“浸”) ;是一个 ;基于TDMA的MAC ; ;协议是一个简单的聚类和路由协议集成在 ;无线传感器网络(WSN) 。LEACH协议的目标是降低能耗的要求创建和维护集群以提高无线传感器网络的生存时间。关键技术LEACH是一种分层协议中,大部分节点发送到簇头,和簇头聚合...
说明:该代码实现在指纹图像中快速检测所有奇异点。使用的方法是行走算法,即在指纹方向场上任意选择一个点,沿着该点的启发式方向(设计出来的,为该点方向的函数)可快速走到奇异点的位置。该算法简单易实现。