在线聚类

δ-开放集的聚类思路还蛮有意思的，尤其适合那种形状不规则、数据分布不太平均的复杂数据集。你只要输入一个δ值，它就能帮你把数据切得细致，还能自动识别噪声点，挺智能的。 不光能高维数据，在 Olivetti 人脸数据库上的表现也不错。比起那些只能球形簇的传统方法，比如 K-means，它更像是“拓扑流派”的聚类方式，玩法不一样。 哦对了，它还有个升级版，能搞定那种密度差别大的数据集。如果你平时喜欢玩模式识别、数据挖掘、聚类这一类的算法实验，可以试试它，是在人脸、图像、或者非结构化数据时。 有需要的话，下面这些资源你也可以顺手看看，有代码也有讲义，挺全的： 聚类工具-MATLAB 模式识别应用

聚类分析中的分割聚类技术 数据挖掘算法中的一种聚类方法

在线考试系统可以用于课程设计或毕业设计，经过精心制作，希望能对大家有所帮助。

该平台专为大中专学生设计，采用C#进行开发，后台基于ACCESS数据库。

在线选课平台的资料涵盖了E-R图、数据库代码、关系图、运行界面等内容。

1、用户注册、登录及验证功能模块2、图书浏览与搜索模块3、购物车管理模块4、个人服务台功能5、订单管理模块! 1、管理员登录模块2、库存管理（图书的增删改查）3、管理员权限管理（添加删除管理员）4、订单确认与管理5、用户管理6、公告发布与管理

这是一个在线招聘系统，其中包含丰富的资源，可以为用户提供有价值的参考和借鉴。

基于密度的聚类算法不少，像你平时用的 DBSCAN 啦，密度峰值聚类 啦，都挺经典的。但说实话，这篇《基于拓扑聚类的密度聚类算法研究》把它们背后的概念整合得还挺清楚的。拓扑结构的思路其实蛮有意思，把簇看作一种“连通”的结构，挺像用图做聚类时的感觉。对老 DBSCAN 用户来说，能换个视角重新理解密度连通，嗯，挺值的。文章里还提了个新算法，用拓扑改进密度聚类，理论上说效果比传统 DBSCAN 更稳，对一些边界模糊的簇聚得还不错。代码细节没展开说太多，但思路清晰，有兴趣的你可以顺手看看配套的源码资源，像这个 密度峰值聚类算法源码 或 Python GUI 版，都还蛮实用的。如果你之前用密度类聚类感

聚类算法的总结类资源其实不少，但《聚类算法研究_孙吉贵.pdf》这篇文章还挺有参考价值的。里面把近年来比较火的聚类方法都梳理了一遍，像K-Means、DBSCAN、谱聚类这些常用的算法，都有详细。关键是，它不仅讲原理，还搭配实验，讲清楚了算法在不同数据集下的表现。对比做得蛮细，准确率、效率都有考虑。 从算法思想讲起，再到关键技术，讲优缺点，说实话，讲得挺透。你要是正好在搞数据挖掘或者图像聚类，拿这篇文章做入门或者查漏补缺都挺合适。尤其是对比那块，看完你基本就知道哪个算法适合自己的场景了。 还有一点蛮好的，作者选的实验数据都来自UCI那类公开库，比较有代表性。你可以用同样的数据复现实验，方便。对

asp-Access 在线管理的组合，是那种看起来简单，用起来也挺顺的东西。ASP脚本配上Access数据库，搞个后台小系统或者内部数据管理，够用了。不复杂，部署也快，适合轻量级项目，比如公司内部用的表单系统、设备管理啥的。 Access 的数据库结构本来就挺友好，尤其是配合图形界面，手动改库也不难。配上 ASP 之后，直接在网页上增删改表结构，用CREATE TABLE、ALTER TABLE这类 SQL 语句就能搞定，效率还不错。 ADO 对象是中间的桥梁，ADODB.Connection和ADODB.Recordset两个核心类别忘了。比如你要新建个表，简单写几行： Dim conn S