eps

转载自： https://www.cnblogs.com/pinard/p/6208966.html http://www.cnblogs.com/pinard/p/6217852.html https://blog.csdn.net/zhouxianen1987/article/details/68945844 原理+实践 原理 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法，和K-Means，BIRCH这些一般只适用于 凸样本集 的聚类相比，DBSCAN既可以适用于凸样本集，也可以适用于非凸样本集。 DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，这类密度聚类算法一般假定类别可以通过样本分布的紧密程度决定。同一类别的样本，他们之间的紧密相连的，也就是说，在该类别任意样本周围不远处一定有同类别的样本存在。通过将紧密相连的样本划为一类，这样就得到了一个聚类类别。通过将所有各组紧密相连的样本划为各个不同的类别，则我们就得到了最终的所有聚类类别结果。 流程 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 计算过程： （1）DBSCAN通过检查数据集中每点的Eps邻域来搜索簇

目录 文章目录 目录 PDN PGW PDN Connection APN APN-OI、APN-NI 与漫游 PDN Type UE 如何选择 PDN Connection？ 小结 PDN PDN（Packet Data Network），即分组数据网络。严格意义上讲，PDN 在移动通信系统中存在内部 PDN 和外部 PDN 之分：内部 PDN 即 EPS 系统中的分组数据网络，是 EPS 系统实体（e.g. MME、HSS、SGW、PGW、PCRF）之间的网络通信；而外部 PDN 即 EPS 系统之外的分组数据网络，例如：3GPP 网络 CDMA1X、Internet（互联网）、IoT（Internet of Things，物联网）、IMS（VoLTE 业务）、行业应用（e.g. 银行专线、证券专线），以及非 3GPP 网络 WiMAX 等。内、外 PDN 通过 EPS 中的 PGW（PDN Gateway）来进行划分 。 为了 来源： CSDN 作者： 范桂飓 链接： https://blog.csdn.net/Jmilk/article/details/103750009

转自 using System.Linq.Expressions; // <summary> /// LinqExpressions 的摘要描述 /// </summary> public static class DynamicLinqExpressions//注意static靜態型別 { public static Expression<Func<T, bool>> True<T>() { return f => true; } public static Expression<Func<T, bool>> False<T>() { return f => false; } //注意this public static Expression<Func<T, bool>> Or<T>(this Expression<Func<T, bool>> expr1, Expression<Func<T, bool>> expr2) { var invokedExpr = Expression.Invoke(expr2, expr1.Parameters.Cast<Expression>()); return Expression.Lambda<Func<T, bool>> (Expression.Or(expr1.Body, invokedExpr), expr1.Parameters)

接上一篇： #### DBSCAN ​ ​ from sklearn . cluster import DBSCAN X , y = make_blobs ( random_state = 0 , n_samples = 12 ) ​ dbscan = DBSCAN ( ) clusters = dbscan . fit_predict ( X ) print ( "Cluster memberships:\n{}" . format ( clusters ) ) ​ # 所有数据点都被分配了标签-1，这代表噪声。这是eps和min_samples默认参数设置的结果，对于小型的玩具数据集并没有调节这些参数 Cluster memberships : [ - 1 - 1 - 1 - 1 - 1 - 1 - 1 - 1 - 1 - 1 - 1 - 1 ] mglearn . plots . plot_dbscan ( ) ​ # min_samples和eps取不同值时的簇分类如下所示 ​ # 在这张图中，属于簇的点是实心的，而噪声点则显示为空心的。核心样本显示为较大的标记， # 而边界点则显示为较小的标记。增大eps（在图中从左到右），更多的点会被包含在一个簇中。 # 这让簇变大，但可能也会导致多个簇合并成一个。 # 增大min_samples（在图中从上到下），核心点会变得更少