matlab代码实现无监督聚类算法

资 源 简 介

matlab代码实现无监督聚类算法

详 情 说 明

在MATLAB中实现无监督聚类算法时，通常需要克服传统方法（如K-means）需要预先设定聚类数量的限制。一种常见的方法是采用基于密度的聚类算法（如DBSCAN）或层次聚类方法，这类算法能够根据数据分布自动确定簇的数量。

DBSCAN（基于密度的噪声应用空间聚类）是一种典型的无监督聚类算法，它可以发现任意形状的簇，并有效识别噪声点。在MATLAB中，可以使用内置的`dbscan`函数，只需设定邻域半径（Epsilon）和最小点数（MinPts），算法便能自动划分簇结构。

另一种可行的方案是采用层次聚类（Hierarchical Clustering），该方法通过计算样本间的距离矩阵，逐步合并或分裂簇，最终形成树状图（Dendrogram）。用户可根据树状图选择合适的阈值来划分簇，而不必预先固定类别数。

为提高聚类精度，可以考虑结合降维技术（如PCA或t-SNE）预处理数据，以减少噪声和冗余特征的影响。此外，基于概率模型的聚类方法（如高斯混合模型GMM）也可用于优化聚类结果，特别是在数据分布复杂的情况下。

相较于传统K-means等算法，这些方法能够更灵活地适应数据分布，减少人工干预，同时提高聚类的稳健性和准确性。