密度的聚类算法DBSCAN算法的Matlab实现

资 源 简 介

密度的聚类算法DBSCAN算法的Matlab实现

详 情 说 明

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法，特别适用于发现任意形状的簇并有效处理噪声数据。与基于距离的K均值聚类不同，DBSCAN通过定义“邻域密度”来识别簇结构，使得算法能够适应复杂的数据分布。

核心概念包括： 邻域半径（Eps）：设定一个半径范围，用于判断样本点是否属于同一密集区域。 最小点数（MinPts）：在Eps半径内，一个核心点至少需要包含的邻域点数。 核心点、边界点与噪声点：核心点满足MinPts条件；边界点位于核心点邻域但自身不满足MinPts；噪声点则是不属于任何簇的孤立点。

在Matlab中实现DBSCAN通常分为以下步骤： 数据预处理：标准化或归一化数据以确保距离度量的一致性。 距离矩阵计算：使用欧氏距离或其他度量确定样本间邻域关系。 簇扩展逻辑：从核心点出发，递归合并密度可达的点形成簇。 噪声识别：未被任何簇包含的点标记为噪声。

优势与局限： 优势：无需预设簇数量，抗噪声能力强，可识别非球形簇。 局限：对参数Eps和MinPts敏感，高维数据可能因“维度灾难”表现下降。

Matlab的工具箱或自定义脚本可灵活调整参数，适用于地理信息、图像分割等领域。实际应用中需通过可视化（如散点图着色簇标签）验证聚类效果，并可能结合轮廓系数评估质量。