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改进的空间聚类算法在煤矿瓦斯监测系统中的应用研究
提出了一种改进式的空间聚类算法,研究针对瓦斯灾难信息特征提取的具体方法,将DBSCAN聚类算法应用在煤矿瓦斯监测系统中,通过数据的集成和选取、确定目标、结果表述、评价等多个步骤来实现该算法,发挥仿真和结果的作用,实现对煤矿生产现场情况的监测和指挥,进一步降低发生煤矿瓦斯灾难的概率。
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TestData.zip
https://blog.csdn.net/qq_34706280/article/details/106555859博客所需数据集，对聚类算法DBSCAN的理解与掌握
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一些手写的神经网络分享 ANN.zip
在暑假学习人工智能的时候，花了一个月时间自己编写的一些简单的神经网络的程序（纯手写没调用工具箱）,建议刚上手的本科生或者研究生大佬们可以参考下
目录：
1. BP
2. RBF
3. SOM
4. HOPFIELD
5. ELMAN
6. DBSCAN
7. K_MEAN
8. PERCEPTRON
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基于图像处理与机器学习的岩土湿度检测系统.pdf
了实现地层出水的在线检测，设计了一种基于图像处理与机器学习的岩土湿度检测系统。通过高频滤波对采集到的数字图片进行预处理去除高频噪声干扰，使用混合高斯模型找到图片中的岩土区域，再将图片中的岩土区域由RGB颜色空间变换到LAB颜色空间，通过DBSCAN聚类算法找到LAB颜色空间的中心点，将LAB值作为弹性网络输入，输出为预测的岩土湿度值。通过搭建模拟环境并进行实验，验证了该方法的可行性。相比传统探针法，可以实现较大面积的岩土湿度检测。
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DBSCAN.zip
本实验使用 MATLAB2019b 编程实现。在本文的软件实验中，采取的数据集
是 Iris 数据集，也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包
含 150 个数据样本，分为 3 类，每类 50 个数据，每个数据包含 4 个属性。可通
过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度 4 个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，
Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。在本实验中，仅选取 Iris 数据集
的第三和第四个特征，即花瓣长度和花瓣宽度来对 150 个数据样本进行 ...
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四种聚类算法实现对控制图时间序列的聚类
主要针对控制图时间序列数据集的聚类任务，使用了基于划分的（K-Means）、基于层次的（AGNES）、基于密度的（DBSCAN）以及基于图的（spectral clustering）聚类方法，最后可视化结果，用Jupyter Notebook编写（python），四种聚类算法和数据集均打包在一起。
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dbscan（python）.rar
包含两段代码：一段为调用sklearn，速度快；另一段为根据算法自己编写，能够深刻理解算法；输入为点的数据，输出为点云聚类后每一类的数据，代码自动建立文件夹存储。包含可视化绘图，清晰明了。
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聚类算法测试数据集.zip
本人整理的csv格式的点云数据，可以用来测试和验证k-means、dbscan或者是自己开发的聚类算法。
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