Создайте обнаружения расширенных объектов с измерениями в области значений и Доплере. Примите, что максимальная однозначная область значений составляет 20 м, и однозначный Доплеровский промежуток расширяет от Гц к Гц. Матрица данных содержится в dataClusterDBSCAN.mat
файл. Первый столбец представляет область значений, и второй столбец представляет Доплера.
Входные данные содержат следующие расширенные цели и ложные предупреждения:
однозначная цель, расположенная в
неоднозначная цель в Доплере, расположенном в
неоднозначная цель в области значений, расположенной в
неоднозначная цель в области значений и Доплере, расположенном в
5 ложных предупреждений
Создайте clusterDBSCAN
возразите и укажите, что разрешение неоднозначности не выполняется установкой EnableDisambiguation
к false
. Решите для кластерных индексов.
Используйте clusterDBSCAN
plot
возразите функции, чтобы отобразить кластеры.
График показывает, что существует 8 очевидных кластеров и 6 шумовых точек. 'Dimension 1'
метка соответствует области значений и 'Dimension 2'
метка соответствует Доплеру.
Затем создайте другой clusterDBSCAN
объект и набор EnableDisambiguation
к true
указывать, что кластеризация выполняется через область значений и Доплеровские контуры неоднозначности.
Выполните кластеризацию с помощью пределов неоднозначности и затем постройте кластеризирующиеся результаты. DBSCAN кластеризирующиеся результаты правильно показывают четыре кластера и пять шумовых точек. Например, точки в областях значений близко к нулю кластеризируются с точками около 20 м, потому что максимальная однозначная область значений составляет 20 м.