基于改进的Hausdorff距离的DBSCAN船舶异常行为识别（附Matlab代码）
船舶异常行为识别是船舶监控和安全领域的重要问题之一。在这篇文章中，我们将介绍一种基于改进的Hausdorff距离的DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法，用于船舶异常行为识别。我们还提供了相应的Matlab代码，方便读者实践和理解算法的实现过程。
DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，可以发现具有相似密度的数据点，并将它们组成簇。改进的Hausdorff距离是一种用于度量两个点集之间距离的方法，可以有效地识别异常行为。
以下是基于改进的Hausdorff距离的DBSCAN船舶异常行为识别的Matlab代码：
% 读取船舶数据
data = load('ship_data.mat');
ship_data = data.ship_data;
% 计算改进的Hausdorff