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基于DBSCAN算法的煤矿瓦斯监测信息聚类分析方法研究
基于煤矿瓦斯监测系统在煤炭生产过程中的监测信息数据库,提出了采用基于DBSCAN算法的聚类分析方法挖掘瓦斯事故信息特征的方案;指出了DBSCAN算法在实际应用中的不足,提出了基于数据划分思想改进DBSCAN算法的方案,介绍了具体的改进方法;应用基于改进DBSCAN算法的聚类分析方法对瓦斯监测信息进行聚类分析、特征提取,结果表明该方法行之有效;最后指出了该方法进一步的研究方向。
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DBSCAN程序，可实现多维分类
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种基于密度的空间聚类算法。 该算法将具有足够密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，它将簇定义为密度相连的点的最大集合。
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一种基于改进DBSCAN算法的煤矿瓦斯数据挖掘方法
我国大部分煤矿都装有监控系统用来检测矿井内部环境参数的变化,但由于检测技术的突破范围较小,因此能检测到环境变化的系统大概只占总数的60%,有将近一半的系统仍处于等待维修当中,在这将近一半的监测系统中还有一部分是达不到设计要求的,像这部分的系统不仅发挥不到应有的作用,还造成了资金浪费,急待维修的系统一直处于闲置当中,面对占据数量如此之大的系统闲置,可用系统的情况不容乐观。基于这种情况的发生,经研究在煤矿瓦斯挖掘中嵌入DBSCAN聚类算法,以提高煤矿的安全性能。
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DBScan算法.cpp
DBSCAN聚类算法，dbscan是聚类算法的一种，和k-means不同，不需要提前设置聚类的个数，该算法会自动算出聚类的个数，该算法有三类的，1.噪音点；2.边缘点；3.核心点。
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DBSCAN.zip
自己用C++实现的DBSCAN聚类算法，完整的VS2010工程，代码里面包含有测试数据，具有良好的编程风格和详细的注释，可运行得到正确结果。
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DBSCAN.zip
西电数据挖掘课程大作业，DBSCAN算法的python实现，包含数据集以及详细注释。
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