MATLAB实现DBSCAN聚类算法的多维数据仿真与分析系统

资 源 简 介

本项目实现了基于DBSCAN算法的多维数据聚类仿真，支持参数自定义、聚类过程动态可视化及结果质量评估。通过直观展示核心点、边界点和噪声点，帮助用户深入理解聚类机制与效果。

详 情 说 明

基于DBSCAN算法的多维数据聚类仿真与分析系统

项目介绍

本项目是一个基于DBSCAN（基于密度的空间聚类应用噪声）算法的多维数据聚类仿真与分析系统。系统实现了完整的DBSCAN算法流程，提供从数据预处理、参数设置、聚类分析到结果可视化和质量评估的一体化解决方案。支持二维和三维数据的聚类分析，适用于数据分析、模式识别和机器学习教学与研究场景。

功能特性

• 完整算法实现：实现DBSCAN聚类算法的核心逻辑，包括邻域查询、密度可达性判断和簇标记
• 可视化展示：动态展示聚类过程，清晰区分核心点、边界点和噪声点
• 质量评估：提供多种聚类质量评估指标（轮廓系数、DB指数、Calinski-Harabasz指数等）
• 数据预处理：集成标准化、归一化等多种数据预处理功能
• 灵活数据源：支持自定义测试数据生成和外部数据集导入（CSV/Excel格式）
• 参数优化：自动参数优化功能，通过网格搜索寻找最佳聚类参数组合
• 多维可视化：支持二维和三维数据的聚类结果可视化展示

使用方法

1. 数据准备：选择随机生成测试数据或导入外部数据集
2. 数据预处理：根据需要选择标准化或归一化等预处理方法
3. 参数设置：设置邻域半径(eps)和最小点数(minPts)参数，或使用自动优化功能
4. 执行聚类：运行DBSCAN算法进行数据聚类分析
5. 结果分析：查看聚类结果、统计信息和质量评估报告
6. 可视化展示：观察原始数据分布、聚类结果和核心点识别过程的可视化图形

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 对于三维可视化，需要支持OpenGL的图形显示系统
• 至少4GB内存（处理大型数据集时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括数据加载与预处理界面、算法参数配置界面、DBSCAN聚类算法执行引擎、多维数据可视化模块、聚类质量评估计算器以及参数自动优化推荐器。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块协同工作，实现从数据输入到结果输出的完整处理链路。