function [ labels, NeighborPts ] = growCluster( D, labels, P, NeighborPts, C, eps, MinPts )
%
labels(P) = C;
i = 1;
while i <= length(NeighborPts)
% Get the next point from the queue.
Pn = NeighborPts(i);
if labels(Pn) == -1
labels(Pn) = C;
% Otherwise, if Pn isn't already assigned, assign it as part of C.
elseif labels(Pn) == 0
% Add Pn to cluster C (Assign cluster label C).
labels(Pn) = C;
% Find all the neighbors of Pn
PnNeighborPts = regionQuery(D, Pn, eps);
if length(PnNeighborPts) >= MinPts
for j = 1 : length(PnNeighborPts)
flag = false;
for k = 1 : length(NeighborPts)
if PnNeighborPts(j) == NeighborPts(k)
flag = true;
break
end
end
if flag == false
NeighborPts = [NeighborPts; PnNeighborPts(j)];
break;
end
end
% If Pn *doesn't* have enough neighbors, then it's an outlier
end
end
% Advance to the next point in the FIFO queue.
i = i + 1;
% We've finished growing cluster C!
end
end
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1.领域:matlab,DBSCAN算法 2.内容:基于DBSCAN算法的欧几里得度量数据聚类matlab仿真+代码仿真操作视频 3.用处:用于DBSCAN算法编程学习 4.指向人群:本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项: 使用matlab2021a或者更高版本测试,运行里面的Runme_.m文件,不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
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基于DBSCAN算法的欧几里得度量数据聚类matlab仿真.rar (5个子文件)
基于DBSCAN算法的欧几里得度量数据聚类matlab仿真
func
dbscan.m 905B
growCluster.m 1KB
regionQuery.m 326B
操作录像0028.avi 3.33MB
Runme.m 1KB
共 5 条
- 1
资源评论
- StevenFeng2022-07-06资源内容详细,总结地很全面,与描述的内容一致,对我启发很大,学习了。
fpga和matlab
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