MATLAB实现的密度自适应聚类分析系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现了密度自适应聚类算法，可自动识别任意形状的数据簇并区分噪声。支持动态调整邻域参数，适用于高维数据分析，集成可视化模块直观展示聚类结果。

详 情 说 明

基于密度的自适应聚类分析系统（Density-Based Spatial Clustering with Noise）

项目介绍

本项目实现了一种鲁棒的基于密度的聚类分析算法（DBSCAN）。该算法能够自动识别数据集中任意形状的簇结构，并有效区分噪声点。系统通过密度可达性分析，无需预设聚类数量，特别适用于空间数据挖掘和异常检测场景。核心模块支持高维数据处理，并集成可视化与分析工具，为聚类结果提供全面的质量评估。

功能特性

• 自适应聚类分析：基于密度可达性原理，自动发现任意形状的簇，无需预先指定簇数量
• 噪声识别能力：有效分离稀疏区域的噪声点，提升聚类结果的纯净度
• 参数灵活配置：支持动态调整邻域半径（Epsilon）和最小邻域点数（MinPts）阈值
• 高性能邻域搜索：采用空间索引技术（如KD树）优化邻域查询，加速大规模数据处理
• 多维度可视化：提供2D/3D散点图展示，使用不同颜色区分簇类别和噪声点
• 聚类质量评估：自动生成分析报告，包含轮廓系数、DB指数等量化评估指标
• 多距离度量支持：可选欧氏距离、曼哈顿距离等多种相似性计算方式

使用方法

输入数据格式

• 数据矩阵：N×M数值矩阵（N为样本数量，M为特征维度）
• 核心参数：

- Epsilon：邻域半径，决定邻域范围大小 - MinPts：最小邻域点数，定义核心点的密度阈值

• 可选参数：

- 距离度量：支持欧氏距离（默认）、曼哈顿距离等度量方式

输出结果

• 聚类标签向量：长度为N的标签数组，-1表示噪声点，0及以上整数表示簇编号
• 簇统计信息：各簇样本数量、中心点坐标、密度指标等统计量
• 可视化图表：2D/3D聚类结果散点图，直观展示簇分布和噪声点
• 质量评估报告：包含轮廓系数、DB指数等聚类质量评估指标

基本操作流程

1. 准备符合格式要求的数据矩阵
2. 设置合适的Epsilon和MinPts参数值
3. 运行主分析程序，获取聚类结果
4. 查看可视化输出和分析报告
5. 根据评估指标调整参数优化聚类效果

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 内存：建议4GB以上（根据数据集大小调整）
• 存储空间：至少500MB可用空间
• 软件依赖：需要安装相应的科学计算环境

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括数据预处理、参数初始化、密度聚类算法执行、结果可视化以及聚类质量评估。该文件实现了从数据输入到结果输出的完整流程，通过调用底层算法模块完成邻域搜索、簇标记和噪声过滤等关键操作，并生成最终的聚类分析报告和可视化图表。