dbscan聚类考虑特征相似度的具有噪声的基于密度的聚类(DBSCAN)改进算法. 其次,基于各类参数向量簇的各属性最大相似系数,计算获得各类参数向量簇的典型特征向量. 然后,基于各类的典型

特征向量,针对聚类结果中的噪声簇,提出了基于离群系数的可疑不良数据分布模型 在此基础上,结合分布规律,提出了基于可疑度的不良参数判别方法. 最后,通过实际算例验证了所述模型与方法的有效性.-Dbscan　u806A　u8003　u8651　u7279　u5F1　u7F8　u4F3C　u5EA6　u7684　u5177　u6709　u566A　u58F0　u7684　u57FA　u4E8E　u5BC6　u5EA6　u7684　u805A　u7C7B (DBSCAN)　u6539　 U8FDB　u7B97　u6129　u7R0　u7R0　　U8BA1　u7B7　u83B7　u5F97　u5401　u7C7　u53C2　u6570　u5411　u91CF　u7C07　u7684　u5178　u578B　u7279　u5F81　u5411　u91CF.　U7136　u540E,　u57FA　u4E8E　u5404　U7C7B　u5688　u5788　u5788　u5789　u5118　u5118　U79BB　u7A4　u7CFB　u653　u5E3　u5E3　u5E0　U89C0　u5C0　u5C0　u652　u5329　u5229　u5229　u653　 U9645　u7B97　u4F8B　u9A8C　u8BC1　u4E86　u6240　u8FF0　u6A21　u578B　u4E0E　u65B9　u6CD5　u7684　u6709　u6548　u6027.