其次要考虑聚类的几何形状特征。对于嵌入向量数据，可以通过t-SNE或PCA等降维技术将数据投影到2-3维空间进行可视化分析。如果观察到的聚类大小相对均匀且呈现近似球形分布，K-Means算法是理想选择。而DBSCAN更适合处理形状和大小各异的聚类。层 ...

为优化风机性能、降低维护成本，研究人员针对 SCADA 数据开展基于混合 iForest-DBSCAN 模型的异常检测与正常行为功率曲线（NBPC）建模研究。结果显示该方法精度达 0.98，准确率超 99%，且计算资源需求低，为风电场运维提供新框架。 在全球能源转型的浪潮中 ...

在果园采摘中，荔枝串检测与成熟度评估对机器人采摘至关重要。研究人员结合 Litchi-YOLO 模型、图像处理框架和 KGAP-DBSCAN 聚类算法展开研究。结果显示各模块表现良好，该研究助力果园采摘机器人决策，推动智能采摘发展。 在现代农业领域，水果采摘的智能化 ...

The DBSCAN technique uses Euclidean distance so all data must be numeric. The source data should be normalized so that all columns have roughly the same range so that columns with large magnitudes don ...

Compared to other clustering techniques, DBSCAN does not require you to explicitly specify how many data clusters to use, explains Dr. James McCaffrey of Microsoft Research in this full-code, ...