基于密度的自适应数据聚类与噪声检测MATLAB实现

资 源 简 介

本项目完整实现了DBSCAN算法，支持自动识别任意形状聚类簇及噪声点。无需预设聚类数量，有效处理高/低密度区域，包含核心点与边界点分类功能，适用于各种密度分布的数据集分析。

详 情 说 明

基于密度的自适应数据聚类与噪声检测系统

项目介绍

本项目提供了一个完整的基于密度的DBSCAN聚类算法解决方案。该系统能够自动发现数据集中任意形状的聚类簇，有效区分高密度区域和低密度区域，对噪声数据具有鲁棒性处理能力。与传统的聚类方法不同，本系统无需预先指定聚类数量，通过密度可达性分析实现自适应的聚类过程。

功能特性

• 智能聚类发现：自动识别任意形状的聚类结构，无需预设聚类数量
• 噪声鲁棒处理：有效区分核心点、边界点和噪声点，提高聚类质量
• 核心点自动判定：基于邻域密度自动识别核心对象作为聚类种子点
• 完整可视化支持：提供2D/3D聚类结果可视化，不同颜色区分簇类，灰色标记噪声
• 聚类质量评估：内置多种聚类评估指标，量化分析聚类效果
• 参数智能建议：基于数据特征自动推荐合适的算法参数
• 多距离度量支持：支持欧氏距离等多种相似性度量方法

使用方法

基本参数设置

% 必要参数 eps = 0.5; % 邻域半径 minPts = 5; % 最小邻域点数

% 可选参数 distanceMetric = 'euclidean'; % 距离度量方法

数据输入格式

• 输入数据：N×D维数值矩阵（N为样本数，D为特征维度）
• 数据类型：连续型数值数据

输出结果

• 聚类标签向量：N×1向量，正数表示簇编号，-1标识噪声点
• 统计信息：各簇大小、噪声点比例、聚类质量指标
• 可视化结果：2D/3D散点图展示聚类效果
• 参数建议：基于数据特征推荐的算法参数值

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 推荐内存：4GB以上（适用于中等规模数据集）

文件说明

主程序文件实现了完整的DBSCAN聚类流程，包含数据预处理、核心参数配置、密度可达性分析算法执行、聚类结果生成与可视化展示等核心功能。该文件整合了邻域搜索与核心点判定机制，完成聚类扩展与噪声识别过程，并输出详细的聚类统计信息和质量评估报告。同时提供交互式参数调优界面和多种可视化选项，支持用户对聚类结果进行深度分析。