【摘 要】
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针对海战场环境下态势评估中目标数量多、类型复杂多样的问题，首先引入数据聚类对态势评估的目标分群环节进行聚类分群，提出基于DBSCAN（density-based spatial clustering of applications with noise）算法的密度聚类，可聚类任意形状的数据簇，遍历性好，能够对战场环境下目标进行全面合理的分群；然后，给出了算法计算的基本步骤，并利用算例对已知战场态势
【基金项目】
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海军工程大学自主立项基金资助项目（2022509010）；
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针对海战场环境下态势评估中目标数量多、类型复杂多样的问题，首先引入数据聚类对态势评估的目标分群环节进行聚类分群，提出基于DBSCAN（density-based spatial clustering of applications with noise）算法的密度聚类，可聚类任意形状的数据簇，遍历性好，能够对战场环境下目标进行全面合理的分群；然后，给出了算法计算的基本步骤，并利用算例对已知战场态势的目标群进行正确性验证；最后，将该算法与基于划分的K-means算法、基于层次的AGNES（AGglomerative NESting）算法进行了对比分析，证明了该算法的有效性和合理性。
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