matlab代码实现密度的聚类算法

资 源 简 介

matlab代码实现密度的聚类算法

详 情 说 明

密度聚类是一种基于数据点分布密度的无监督学习算法，能够有效地识别任意形状的簇并过滤噪声数据。在MATLAB中，实现密度聚类通常可以采用DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法，该算法通过计算数据点的邻域密度来划分簇，并对低密度区域的数据点标记为噪声。

### DBSCAN实现思路 参数设置：需要指定两个关键参数——邻域半径（Eps）和最小点数（MinPts），用于定义核心点、边界点和噪声点。 核心点检测：遍历所有数据点，统计每个点Eps邻域内的点数。若点数≥MinPts，则标记为核心点。 簇扩展：从任意核心点出发，递归合并其邻域内的核心点或边界点，直到无法扩展，形成一个完整簇。 噪声识别：未归属任何簇且非核心点的数据点被标记为噪声。

### MATLAB实现优化 距离计算优化：使用预计算的距离矩阵或KD树加速邻域搜索。 并行处理：对大规模数据，可利用`parfor`并行化核心点检测步骤。 可视化分析：通过`scatter`或`gscatter`函数直观展示聚类结果和噪声分布。

DBSCAN在MATLAB中的优势在于无需预设簇数量，且对噪声鲁棒，适用于复杂分布的数据集（如环形簇或交叉簇）。实际应用中需通过调整Eps和MinPts平衡聚类粒度与噪声容忍度。