matlab代码实现DBSCAN算法

资 源 简 介

matlab代码实现DBSCAN算法

详 情 说 明

DBSCAN是一种基于密度的空间聚类算法，特别适合处理具有不规则形状和噪声的数据集。与K-means等基于距离的方法不同，DBSCAN通过分析样本点周围的密度分布来划分簇，主要依赖两个关键参数：邻域半径（eps）和最小样本数（minPts）。

在MATLAB中实现DBSCAN通常需要以下步骤：首先计算每个数据点在其eps半径内的邻域点数量，标记满足minPts条件的点为核心点。然后通过核心点展开密度相连的区域，逐步合并直接密度可达的点形成聚类簇。未被任何簇包含的点则视为噪声。

该算法优势在于无需预设簇数量，且能识别任意形状的簇和孤立点，但对参数eps和minPts较敏感。MATLAB的矩阵运算能高效处理邻域查询，结合k-d树等数据结构可进一步优化范围搜索性能。实际应用时需注意数据标准化和参数调优。