基于MATLAB的DBSCAN高维数据聚类分析系统

资 源 简 介

本项目提供了完整的DBSCAN聚类算法实现，专门针对高维数据进行高效聚类分析。系统支持自定义邻域半径和最小样本数，自动识别密集簇并分离噪声点，适用于复杂数据结构的探索与可视化。

详 情 说 明

基于DBSCAN的高维数据聚类分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的DBSCAN（基于密度的空间聚类应用噪声）算法框架，专门针对高维数据集进行聚类分析。系统能够自动识别数据中的密集区域形成簇，同时有效处理噪声点。通过提供直观的参数配置界面和可视化分析功能，帮助用户深入理解高维数据的聚类特性。

功能特性

• 核心算法实现：完整DBSCAN算法，支持自定义邻域半径(eps)和最小点数(minPts)参数
• 多距离度量支持：提供欧氏距离、马氏距离等多种高维距离度量方式
• 智能参数推荐：支持eps和minPts参数的自动计算与优化推荐
• 降维可视化：集成PCA和t-SNE降维技术，实现高维数据的2D/3D可视化展示
• 聚类质量评估：提供轮廓系数等多种聚类质量评估指标
• 交互式分析界面：用户友好的图形界面，支持实时参数调整和结果预览

使用方法

数据输入

• 支持.mat、.csv、.txt格式的数据文件输入
• 可直接输入数值型高维数据矩阵（M×N格式，M为样本数，N为特征维度）
• 数据应为纯数值矩阵，不含标签或文本信息

参数设置

• 邻域半径(eps)：可手动设置或选择自动计算
• 最小点数(minPts)：默认基于数据维度自动推荐，支持手动调整
• 距离度量：可选择欧氏距离、马氏距离等度量方式
• 降维参数：PCA/t-SNE的可视化降维维度设置

输出结果

• 聚类标签：每个样本点的簇归属标签（噪声点标记为-1）
• 统计分析：各簇大小统计、噪声点比例、聚类质量指标
• 可视化展示：2D/3D散点图显示聚类结果，支持聚类边界显示
• 分析报告：包含算法参数、运行时间、聚类效果评估的完整报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 推荐内存：8GB以上（处理大规模高维数据时建议16GB）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包含数据加载与预处理、参数配置界面、DBSCAN算法执行引擎、多维度可视化生成、聚类质量评估体系以及分析报告自动生成等完整流程。该文件作为整个项目的入口点，协调各功能模块协同工作，确保从数据输入到结果输出的全链路自动化处理。