减法聚类，MATLAB程序

资 源 简 介

减法聚类，MATLAB程序

详 情 说 明

减法聚类是一种基于密度的聚类算法，常用于数据建模和模式识别领域。该算法通过计算数据点在特征空间中的密度来识别聚类中心，特别适合处理不规则形状的数据分布。

在MATLAB中实现减法聚类通常包含以下几个关键步骤：首先需要定义影响半径，这个参数决定了每个数据点对周围区域的密度贡献范围。算法会遍历所有数据点，计算每个点的潜在密度值，即该点周围相邻点的数量加权和。具有最高密度的点被选为第一个聚类中心。

接下来执行密度削弱过程，即减少已选中心附近数据点的密度值。这种削弱操作可以避免聚类中心过于接近。然后算法继续寻找下一个最高密度点作为新中心，直到剩余点的密度低于某个阈值为止。

减法聚类的优势在于不需要预先指定聚类数量，算法会自动根据数据分布确定合适的中心数。在MATLAB环境下，可以方便地调节参数如接受比率和拒绝比率来控制聚类结果的精细程度。该算法特别适用于处理工业数据建模、传感器网络分析和模式分类等问题场景。

实际应用中需要注意影响半径的选择会显著影响聚类效果，通常需要通过多次试验来确定最优值。MATLAB提供的可视化工具可以帮助直观评估不同参数下的聚类质量。