计算这些序列的频率和时间平均方差形成特征向量，利用此特征向量数据进行了多方面的实验，验证其在人的行为识别方面的有效性。实验表明，当分段长度达到30帧以上时，就可获得很高的分类精度，且分段长度的变化对识别精度影响就会很小了。......
2025-09-29
DBSCAN算法的原理及优化探究
【摘要】：DBSCAN通过检查数据集中每点的Eps邻域来搜索簇，如果点p的Eps邻域包含的点多于minPts个，则创建一个以p为核心对象的簇。DBSCAN迭代地聚集从这些核心对象直接密度可达的对象，这个过程可能涉及一些密度可达簇的合并。当没有新的点添加到任何簇时，该过程结束。算法9.3DBSCAN算法输入:数据集D；给定点在邻域内成为核心对象的最小邻域点数:minPts；邻域半径:Eps；输出:簇集合。标记所有对象为unvisited。重复步骤～，直至没有标记为unvisited的对象。
(1)DBSCAN通过检查数据集中每点的Eps邻域来搜索簇，如果点p的Eps邻域包含的点多于minPts个，则创建一个以p为核心对象的簇。
(2)DBSCAN迭代地聚集从这些核心对象直接密度可达的对象，这个过程可能涉及一些密度可达簇的合并。
(3)当没有新的点添加到任何簇时，该过程结束。
算法9.3 DBSCAN算法
输入:数据集D；给定点在邻域内成为核心对象的最小邻域点数:minPts；邻域半径:Eps；
输出:簇集合。
(1)标记所有对象为unvisited。(https://www.chuimin.cn)
(2)随机选择一个unvisited对象p，标记p为visited。
(3)如果p的ε－邻域内至少有minPts个对象，则创建一个新簇C，并把p添加到C。
(4)令N为p的ε－邻域中的对象集合，对于N中的每个点p′，如果p′是unvisited则标记p′为visited；如果p′的ε－邻域至少有minPts个对象，则把这些对象添加到N；如果p′不是任何簇的成员，把p′添加到C，遍历所有的p′输出C。
(5)如果p的ε－邻域内没有MinPts个对象，则标记p为噪声。
(6)重复步骤(2)～(5)，直至没有标记为unvisited的对象。
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2025-09-29
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