基于改进的Hausdorf距离的DBSCAN船舶航迹聚类
资源介绍
本仓库提供了一个基于改进的Hausdorf距离的DBSCAN船舶航迹聚类资源文件。该资源文件旨在帮助研究人员和开发者理解和实现基于改进的Hausdorf距离的DBSCAN算法，用于船舶航迹数据的聚类分析。
资源内容
- 代码实现：提供了完整的Python代码，展示了如何使用改进的Hausdorf距离作为距离度量，结合DBSCAN算法对船舶航迹数据进行聚类。
- 数据集：包含了一个示例船舶航迹数据集，用于演示和测试代码的正确性和有效性。
- 文档说明：提供了详细的文档说明，解释了代码的各个部分以及如何运行和修改代码。
使用方法
- 环境准备：确保您的Python环境已安装必要的依赖库，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等。
- 下载资源：下载本仓库中的资源文件。
- 运行代码：按照文档说明，运行提供的Python代码，对船舶航迹数据进行聚类分析。
- 结果分析：根据聚类结果，分析船舶航迹的特征和模式。
注意事项
- 请确保您的数据格式与示例数据集一致，以便代码能够正确运行。
- 如有任何问题或建议，欢迎在仓库中提出Issue或Pull Request。
贡献
我们欢迎任何形式的贡献，包括但不限于代码优化、文档改进、新功能添加等。请通过Pull Request提交您的贡献。
许可证
本资源文件遵循MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。