matlab dbscan函数用法

在MATLAB中，DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个聚类算法，用于非监督地发现数据集中的任意形状簇。它的基本思想是基于密度而非预先设定的距离阈值来识别核心点、边界点和噪声点。

`dbscan(X, eps, minPts)` 是常用的DBSCAN函数调用格式，其中：
- `X`: 一个二维数组，包含要聚类的数据点。
- `eps`: 范围半径，即两个点之间的距离小于此值才会被视为邻域。
- `minPts`: 最小邻居数，一个点成为核心点需要至少有这么多邻居在其范围之内。

以下是使用的基本步骤：

1. 准备数据：首先，你需要导入或创建一个表示数据集的矩阵。
2. 定义参数：选择合适的 `eps` 和 `minPts` 值。`eps` 决定了簇之间的紧密度，`minPts` 影响了簇的大小。
3. 调用函数：运行 `labels = dbscan(X, eps, minPts);`
- `labels`: 输出的结果是一个向量，每个元素对应输入数据的一个点，标签0通常表示噪声。
4. 可视化结果：可以使用散点图等工具展示聚类结果，颜色或标记可以根据标签区分簇。

% 示例
X = randn(100, 2); % 生成随机数据
[labels, core_samples_mask] = dbscan(X, 0.5, 5); % 使用默认参数
scatter(X(:,1), X(:,2), 10, labels, 'filled'); % 绘制聚类结果