DBSCAN聚类算法原理+MATLAB演示

Question

如题所述

Answer 1

DBSCAN聚类算法原理及MATLAB演示

DBSCAN，即Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，是一种基于密度的聚类算法。它不同于划分和层次聚类，通过密度相连的点定义簇，可在噪声数据库中发现任意形状的聚类。

核心在于两个参数：聚集半径ε和最小聚集数minPts。若一个点p的邻域内样本数达到minPts，它将成为核心点，其邻域内的点形成簇落。非核心点位于簇的边界，而噪声点则不属于任何簇。

算法流程如下：首先，从样本集开始，选择一个未标记的核心点，计算其邻域内样本数。若超过minPts，标记为核心点，否则为非核心点。然后，围绕核心点建立簇，扩展到邻域内符合条件的点。重复此过程直至所有样本归类或标记为噪声。

以二维空间中给定的样本为例，通过ε=2和minPts=3进行聚类，最终得到簇C1和C2，以及噪声集O。DBSCAN算法的优势在于对噪声的处理和非凸形状聚类的适应性，但可能存在对参数敏感和处理大数据集效率低的问题。

MATLAB实现

在MATLAB中，你可以手动编写DBSCAN算法代码，或者使用内置的DBSCAN函数。编写自己的DBSCAN代码有助于理解其工作原理，而内置函数则提供便捷的接口。通过这两个方法，可以对数据进行DBSCAN聚类分析。