基于MATLAB的DBSCAN密度聚类算法实现与分析工具

资 源 简 介

本项目完整实现了经典DBSCAN密度聚类算法的MATLAB版本，支持自动识别任意形状的聚类结构，有效处理噪声数据。提供可视化分析界面，适用于多维数据的聚类分析与模式识别研究。

详 情 说 明

基于MATLAB的DBSCAN密度聚类算法实现与分析工具

项目介绍

本项目提供了一个完整的MATLAB版DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）密度聚类算法实现。该工具能够自动识别数据集中任意形状的聚类结构，有效区分噪声点，适用于各种复杂分布模式的数据分析场景。算法核心包含密度可达性分析、聚类扩展和噪声过滤等关键流程，代码结构清晰，注释详尽，既可用于实际数据分析，也便于算法学习和二次开发。

功能特性

• 完整算法实现：实现经典DBSCAN算法的全部核心流程
• 参数灵活配置：支持用户自定义邻域半径(eps)和最小点数(minPts)参数
• 智能数据预处理：内置数据标准化选项，确保聚类效果稳定性
• 多维度可视化：自动适配二维/三维数据可视化，直观展示聚类结果
• 详细结果分析：提供聚类统计信息和性能评估指标（轮廓系数等）
• 点类型区分：在可视化中分别标记核心点、边界点和噪声点

使用方法

基本调用方式

% 加载数据（n×d维矩阵，n为样本数，d为特征维度） data = load('your_data.mat');

% 设置算法参数 eps = 0.5; % 邻域半径阈值 minPts = 5; % 核心点最小邻居数

% 执行DBSCAN聚类 [labels, stats] = main(data, eps, minPts);

高级参数设置

% 包含标准化选项的完整调用 [labels, stats, fig_handle] = main(data, eps, minPts, 'Normalize', false);

输出结果

• labels: n×1聚类标签向量（正数为聚类编号，-1表示噪声点）
• stats: 聚类统计信息结构体，包含：

- 聚类数量 - 各类别样本分布 - 核心点/边界点/噪声点数量 - 聚类质量评估指标

• 可视化图形: 自动生成的聚类结果散点图

系统要求

• MATLAB版本: R2018a或更高版本
• 必要工具箱: Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存建议: 至少4GB RAM（处理大型数据集时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了DBSCAN算法的完整处理流程，包括数据预处理、距离矩阵计算、核心点识别、密度可达性分析、聚类扩展迭代、噪声点过滤等核心功能模块，同时负责生成聚类结果的可视化展示和性能评估报告，为用户提供一站式的密度聚类分析解决方案。