MATLAB实现的基于多密度邻域搜索的二维网格聚类算法

资 源 简 介

此MATLAB项目实现一种创新的二维多密度网格聚类算法，通过均匀网格划分和多密度邻域搜索，自动适应不同数据密度特征，高效识别聚类。适用于二维空间数据分析，提升聚类准确性和鲁棒性。

详 情 说 明

基于多密度邻域搜索的二维网格聚类算法实现

项目介绍

本项目实现了一种先进的二维多密度网格聚类算法，专门用于处理二维空间数据的聚类分析任务。算法核心思想是将二维数据空间划分为均匀网格单元，通过创新的多密度邻域搜索策略识别高密度区域。该算法能够自动适应数据分布的不同密度特征，有效识别任意形状的聚类簇，并对噪声点具有较强的鲁棒性。

功能特性

• 智能网格划分：将二维数据空间自动划分为均匀网格单元，为密度计算奠定基础
• 自适应密度阈值：根据数据分布特征自动计算合适的密度阈值参数
• 多密度邻域搜索：采用多密度策略建立邻域关系，适应不同密度分布区域
• 鲁棒聚类识别：能够有效识别任意形状的聚类簇，对噪声点具有强鲁棒性
• 结果可视化：提供直观的二维散点图聚类结果显示，支持不同颜色标记
• 性能分析：自动生成算法运行性能报告，包括聚类数量、运行时间等指标

使用方法

输入数据要求

• 数据格式：N×2的数值矩阵，每行代表一个二维数据点(x,y坐标)
• 数据范围：支持任意实数范围内的二维坐标数据
• 参数配置：

- 网格大小参数：控制网格划分的精细程度 - 密度阈值参数：决定聚类形成的密度标准 - 邻域搜索半径参数：可选预设值，控制邻域搜索范围

输出结果

• 聚类标签向量：长度为N的整数向量，每个元素对应输入数据点的聚类编号（0表示噪声点）
• 聚类统计信息：各聚类的数据点数量、密度特征、空间范围等统计指标
• 可视化结果：二维散点图聚类结果显示，不同聚类用不同颜色标记，噪声点特殊标识
• 算法性能报告：聚类数量、运行时间、内存使用等性能指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
• 推荐内存：4GB及以上
• 必备工具箱：基础MATLAB环境（无需额外工具箱）

文件说明

main.m文件作为项目的主入口点，整合了算法的完整流程，主要包括数据预处理模块、网格划分引擎、密度计算核心、邻域搜索机制、簇标记逻辑以及结果可视化组件。该文件负责协调各功能模块的协同工作，实现从原始数据输入到最终聚类结果输出的全过程处理，同时提供参数配置接口和性能监控功能。