为了对风电机组实测数据中的异常数据进行有效识别和剔除,通过分析风电机组的风速-功率异常数据,提出了基于分功率区间的自适应密度聚类(DBSCAN)异常数据识别算法,采用无标签聚类轮廓系数对DBSCAN算法中关键参数半径(ε)和邻域密度阈值(Z)进行自适应最佳选择,并利用该算法识别实验机组的异常数据.结果表明:该算法避免了人为主...
DBSCAN算法中,在给定的Eps半径邻域内,所有核心点的点数都不应该少于MinPts阈值。() 点击查看答案 第2题 DBSCAN聚类的正确步骤是1.将距离在Eps之内的所有核心点之前赋予一条边(认为可属于同一类);2.每组联通的核心点形成一个簇并将每个边界点指派至一个与之关联的核心点簇中;3.删除噪声点;4.根据Eps及MinPts将...
DBSCAN is a well-established density-based clustering algorithm capable of discovering clusters of arbitrary shape with numerous practical applications. Despite the significant advances achieved by optimized variants of DBSCAN, these methods still encounter challenges when handling data with uneven density dis...
摘要:本发明请求保护一种基于HDBSCAN聚类的自适应过采样方法,主要解决现有方法中利用完整数据信息的不平衡数据分类问题。所述技术的步骤为:(1)输入训练数据集;(2)对训练集中的少数类样本进行聚类得到不同规模且互不相交的集群;(3)计算每个少数类集群中需要合成的样本数量;(4)根据每个集群需要合成的样本数量自适应地...
A.DBSCAN是B.密度聚类从样本数量的角度来考察样本之间的可连接性C.密度聚类基于不可连接样本不断扩展聚类簇易获得最终的聚类结果D.密度直达关系通常满足对称性点击查看答案 你可能感兴趣的试题 第1题:先进计算与电力大数据技术,主要研究内容包括:();研究大数据环境下数据治理及安全技术,研究电力大数据仿真.测试与评价...
其次,在聚类维度,提出了 KNNP-DBSCAN算法,解决了传统DBSCAN算法选取参数困难和时间效率低的问题.KNNP-DBSCAN算法能够自动确定最优参数,并且基于网格划分实现了并行化改进.通过在常用的人工数据集上和收视数据集上进行实验和仿真,证明了本论文算法能够保证聚类效果的稳定性,具有较明显的性能优势.第三,在统计维度,分别...
以下哪些算法是分类算法? A、BayesNet B、Multilayer Perceptron C、SMO D、J48 E、RandomTree F、LinearRegression G、PaceRegression H、SimpleKMeans I、DBSCAN J、EM 点击查看答案&解析 手机看题 你可能感兴趣的试题 单项选择题 预览音频的方法 A、数字键盘上的"." B、数字键盘上的"*" C、数字键盘上的...
为了提高车道线检测的准确性,实时性和鲁棒性,首先,利用逆透视点变换减少图像形变;根据颜色和几何特征,基于DBSCAN算法实现聚类簇划分.然后,利用基于抛物线模型的随机采样一致性拟合方法初步完成车道线提取,并针对不同的环境干扰,制定了相应的优化策略,实现了自车道线的鲁棒检测.最后,利用卡尔曼滤波对车道线模型进行跟踪处理...