用matlab写一个dbscan算法
时间: 2024-05-16 21:12:53 浏览: 11
以下是用MATLAB实现DBSCAN算法的代码:
```matlab
function [cluster_idx, is_noise] = dbscan(data, epsilon, min_pts)
% 数据点的数量
n = size(data, 1);
% 记录数据点是否已被访问过
visited = false(n, 1);
% 记录数据点是否为噪声点
is_noise = false(n, 1);
% 记录数据点所属簇的编号
cluster_idx = zeros(n, 1);
% 当前簇的编号
current_cluster = 0;
% 对每个点进行遍历
for i = 1:n
% 如果该点已被访问过,则跳过
if visited(i)
continue;
end
% 标记该点已被访问过
visited(i) = true;
% 获取该点的邻居
neighbor_idx = get_neighbor(data, i, epsilon);
% 如果该点的邻居数量小于min_pts,则该点为噪声点
if numel(neighbor_idx) < min_pts
is_noise(i) = true;
else
% 新建一个簇
current_cluster = current_cluster + 1;
expand_cluster(data, i, neighbor_idx, current_cluster, epsilon, min_pts, visited, cluster_idx, is_noise);
end
end
end
% 获取点i的邻居
function neighbor_idx = get_neighbor(data, i, epsilon)
% 计算所有点与点i之间的距离
distances = pdist2(data, data(i, :));
% 获取距离小于epsilon的点的下标
neighbor_idx = find(distances <= epsilon);
% 删除点i本身的下标
neighbor_idx(neighbor_idx == i) = [];
end
% 扩展簇
function expand_cluster(data, i, neighbor_idx, current_cluster, epsilon, min_pts, visited, cluster_idx, is_noise)
% 将点i加入簇中
cluster_idx(i) = current_cluster;
% 遍历点i的邻居
j = 1;
while j <= numel(neighbor_idx)
% 获取当前邻居的下标
current_idx = neighbor_idx(j);
% 如果该点未被访问过,则标记该点已被访问过
if ~visited(current_idx)
visited(current_idx) = true;
% 获取当前邻居的邻居
current_neighbor_idx = get_neighbor(data, current_idx, epsilon);
% 如果当前邻居的邻居数量大于等于min_pts,则将其加入当前簇中
if numel(current_neighbor_idx) >= min_pts
neighbor_idx = union(neighbor_idx, current_neighbor_idx);
end
end
% 如果该点尚未归属于任何簇,则将其加入当前簇中
if cluster_idx(current_idx) == 0
cluster_idx(current_idx) = current_cluster;
end
% 处理下一个邻居
j = j + 1;
end
end
```
使用方法:
```matlab
% 生成一些随机数据点
data = rand(100, 2);
% 设置DBSCAN算法的参数
epsilon = 0.2;
min_pts = 5;
% 运行DBSCAN算法
[cluster_idx, is_noise] = dbscan(data, epsilon, min_pts);
% 可视化结果
scatter(data(:, 1), data(:, 2), 20, cluster_idx);
title('DBSCAN Algorithm');
```
这段代码将生成100个随机数据点,并使用DBSCAN算法将这些点聚类。聚类结果将以散点图的形式显示出来。
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