本篇文章给大家谈谈dbscanc语言程序，以及DB SCAN对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
1、Scikit-learn中的DBSCAN及应用2、哪位给我一段控制步进电机的C程序示例？最近学习这个，找不到合适的例子！3、dbscan算法是什么？
Scikit-learn中的DBSCAN及应用
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法将簇看做高密度区域以从低密度区域中区分开。由于这个算法的一般性，DBSCAN建立的簇可以是任何形状的。相对的，K-means则假设簇是凸的。核样本的概念是DBSCAN的重要成分，核样本是指高密度区域的样本。一个簇是由互相靠近的核样本的集合以及靠近核样本的非核样本组成的集合组成的。这个算法有两个参数，
min_samples 和 eps ，这两个参数表示数据的稠密性。当 min_samples 增加 或者 eps 减小的时候，意味着一个簇分类有更大的密度要求。
若样本在数据集中存在 eps 距离内有至少 min_samples ，则该样本可以成为核样本。也用来定义边缘样本。核样本是向量空间的高密度区域。通过找到一个核样本，找到其附近的核样本，再找到附近核样本的附近的核样本递归地建立由核样本组成的簇。一个簇也包含邻居是核样本的非核样本。
根据定义，任何核样本是簇的一部分。任何距离核样本至少 eps 距离非核样本是异常值。
从下图中可以看到，不同的颜色表示不同的簇。大圈圈表示算法定义的核样本，小圈圈表示仍是簇的组成部分的非核样本。黑色点表示异常值。
这个算法是有随机性的，虽然标签会变化，但是核样本始终属于同一个簇。非确定性主要来自非核样本的归属。一个非核样本可能距离两个簇的非核样本都小于 eps 。根据三角不等式，这两个核样本之间的距离大于 eps ，否则他们会属于同一个簇。非核样本将会属于先产生的簇，而簇产生的先后顺序是随机的。不考虑数据集的顺序，算法是确定性的，相同数据上的 结果也会相对稳定。
当先实现是使用球树和线段树来计算点的邻居，这避免了计算时全距离矩阵。可以使用一般的距离度量方法。
当前实现不是一个节约内存的算法，因为它建立了kd-tree和ball-tree不能使用的成对的相似矩阵。可以绕过这个的方法如下：
class sklearn.cluster.DBSCAN( eps=0.5 , min_samples=5 , metric=’euclidean’ , algorithm=’auto’ , leaf_size=30 , p=None , n_jobs=1 )
程序地址：
关键在于调节前面提到的两个参数，需要不断修正。如果需要测试数据，可以留言。
哪位给我一段控制步进电机的C程序示例？最近学习这个，找不到合适的例子！
我这有个你看看，是5509A DSP芯片控制步进电机转速的，用的是北京瑞泰科技的实验箱，你参考一下。 程序绝对没有问题，我做过这个实验。但一点也不懂什么意思。
/////////////////////////////////////////////////////////////
// EDU Lab — SAMotor Ver1.01 //
// For CTR4.0 //
// SAMotor Contor by using TMS320VC5509A’s Timer0 //
// All Rights opened and no onus //
// Write by Daniel Hawk //
// Realtime Co.ltd. //
// 2005.Jan //
/////////////////////////////////////////////////////////////
// Define Ioport About Timer0
ioport unsigned int *tim0;
ioport unsigned int *prd0;
ioport unsigned int *tcr0;
ioport unsigned int *prsc0;
// End of Define Ioport About Timer0
#include “myapp.h”
#include “ICETEK-VC5509-EDU.h”
#include “scancode.h”
void INTR_init( void );
void TIME_init(void);
int nCount,nStep,nAddStep;
unsigned int uTimPrd0;
unsigned int pwm2[8]={ 0x86,0x87,0x83,0x8b,0x89,0x8d,0x8c,0x8e };
main()
{
int sEnd;
unsigned char dbScanCode,tKey;
nCount=0; nStep=1;
sEnd=1,nAddStep=1;
uTimPrd0=0x1002;
PLL_Init(9);
SDRAM_init();
InitCTR();
CTRLR=0x0c2;
TIME_init();
INTR_init();
do
{
if ( nCount16 )
{
nCount=0;
dbScanCode=GetKey(); // Scan for Keyboard input
tKey=CTRCLKEY; // Clear Keyboard scan buffer
if ( dbScanCode!=0 dbScanCode!=0x0ff )
{
switch(dbScanCode)
{
case SCANCODE_Enter: // Exit Program
sEnd=0;
break;
case SCANCODE_4: // Motor Turn Forward
nAddStep=1;
break;
case SCANCODE_6: // Motor Turn Backward
nAddStep=-1;
break;
case SCANCODE_Minus: // Motor Speed Down
uTimPrd0+=0x800;
if(uTimPrd0=0x8000)
uTimPrd0=0x8002;
asm( ” BSET INTM”);
TIME_init();
asm(” BCLR INTM”);
break;
case SCANCODE_Plus: // Motor Speed up
uTimPrd0-=0x800;
if(uTimPrd0=0x1000)
uTimPrd0=0x1002;
asm( ” BSET INTM”);
TIME_init();
asm(” BCLR INTM”);
break;
}
}
}
}while(sEnd);
exit(0);
}
void interrupt Timer()
{
CTRLR=pwm[nStep];
nStep+=nAddStep;
if ( nStep0 ) nStep=7;
else if ( nStep7 ) nStep=0;
nCount++;
}
void INTR_init( void )
{
IVPD=0x80;
IVPH=0x80;
IER0=0x10;
DBIER0 =0x10;
IFR0=0xffff;
asm(” BCLR INTM”);
}
void TIME_init(void)
{
tim0 = (unsigned int *)0x1000;
prd0 = (unsigned int *)0x1001;
tcr0 = (unsigned int *)0x1002;
prsc0 = (unsigned int *)0x1003;
*tcr0 = 0x04f0;
*tim0 = 0x0;
*prd0 = uTimPrd0;
*prsc0 = 2;
*tcr0 = 0x00e0;
}
dbscan算法是什么？
DBSCAN基于高密度连通区域的、基于密度的聚类算法，能够将具有足够高密度的区域划分为簇，并在具有噪声的数据中发现任意形状的簇。我们总结一下DBSCAN聚类算法原理的基本要点：
DBSCAN算法需要选择一种距离度量，对于待聚类的数据集中，任意两个点之间的距离，反映了点之间的密度，说明了点与点是否能够聚到同一类中。由于DBSCAN算法对高维数据定义密度很困难，所以对于二维空间中的点，可以使用欧几里德距离来进行度量。
扩展资料：
dbscan个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。
（1）适当选择c个类的初始中心；
（2）在第k次迭代中，对任意一个样本，求其到c个中心的距离，将该样本归到距离最短的中心所在的类；
（3）利用均值等方法更新该类的中心值；
（4）对于所有的c个聚类中心，如果利用（2）（3）的迭代法更新后，值保持不变，则迭代结束，否则继续迭代。
dbscanc语言程序的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于DB SCAN、dbscanc语言程序的信息别忘了在本站进行查找喔。
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 
