经典浓度聚类算法DBSCAN

资 源 简 介

经典浓度聚类算法DBSCAN

详 情 说 明

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的经典聚类算法，尤其适用于发现任意形状的簇并有效过滤噪声点。其核心思想是通过定义邻域内的最小样本数（MinPts）和半径（Eps）来区分高密度区域和低密度区域。算法流程主要分为以下几步：

邻域搜索：对每个数据点，计算其Eps半径内的邻近点数量。若数量超过MinPts，则标记为核心点；否则暂时标记为噪声或边界点。 簇扩展：从任意未访问的核心点出发，递归合并其邻域内的核心点，逐步形成簇。边界点被归入最近的簇，而无法归类的点视为噪声。 噪声过滤：最终未被任何簇包含的点被明确识别为噪声，凸显算法的鲁棒性。

在MATLAB实现中，通常利用矩阵运算优化距离计算（如欧氏距离），并通过循环或图搜索完成簇扩展。用户需手动调参Eps和MinPts，或借助可视化（如k-距离图）辅助确定参数。该算法无需预设簇数量，且对噪声不敏感，但高维数据可能面临“维度灾难”挑战。