DBSCAN clustering algorithm matlab code

资 源 简 介

DBSCAN clustering algorithm matlab code

详 情 说 明

DBSCAN是一种经典的基于密度的空间聚类算法，特别适合处理不规则形状的数据集和识别噪声点。在Matlab实现中，该算法主要通过三个核心参数工作：点集数组P、邻域半径E和最小点数minPts。

算法执行过程首先会遍历所有数据点，对每个点进行核心点判断。核心点的定义是其E邻域内至少包含minPts个点（包含自身）。核心点的E邻域内的所有点会被归入同一个簇，这些点如果是新的核心点则会继续扩展邻域，形成"密度可达"的聚类区域。

Matlab实现会返回三个重要结果：C是包含各簇点索引的元胞数组，清晰地展示了每个簇的成员分布；ptsC是每个点的簇归属标记数组，其中0值表示被识别为噪声点；centers则是计算出的各簇中心坐标，为后续分析提供位置参考。

相比k-means等算法，DBSCAN的优势在于不需要预先指定簇数量，能自动识别任意形状的簇，并有效处理噪声点。但需要注意E和minPts参数的选择会直接影响聚类效果，通常需要结合数据分布特征进行调整。在Matlab环境下，可以通过可视化不同参数下的聚类结果来辅助参数调优。