dbscan matlab代码
时间: 2023-09-12 16:01:10 浏览: 59
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种基于密度的聚类算法,用于发现具有高密度的数据点的集群。下面是一个简单的MATLAB代码示例,它实现了DBSCAN算法:
```matlab
function [clusterLabels] = dbscan(data, epsilon, minPts)
% 参数说明:
% data - 待聚类的数据(n个样本的m维特征矩阵)
% epsilon - 邻域半径
% minPts - 邻域内最小样本数
n = size(data, 1); % 样本数
visited = false(n, 1); % 标记样本是否已访问
clusterLabels = zeros(n, 1); % 聚类标签
clusterIdx = 1; % 聚类索引
for i = 1:n
if visited(i)
continue;
end
visited(i) = true;
neighbors = regionQuery(data, i, epsilon); % 获取样本i的邻域样本
if numel(neighbors) < minPts % 若样本i的邻域样本数小于最小样本数则标记为噪声
clusterLabels(i) = -1;
else
expandCluster(data, i, neighbors, clusterIdx, epsilon, minPts, visited, clusterLabels); % 扩展簇
clusterIdx = clusterIdx + 1;
end
end
end
function expandCluster(data, pointIdx, neighbors, clusterIdx, epsilon, minPts, visited, clusterLabels)
clusterLabels(pointIdx) = clusterIdx; % 标记样本所属簇
k = 1;
while k <= numel(neighbors)
neighborIdx = neighbors(k);
if ~visited(neighborIdx)
visited(neighborIdx) = true;
neighborNeighbors = regionQuery(data, neighborIdx, epsilon);
if numel(neighborNeighbors) >= minPts % 若邻域样本数大于等于最小样本数
neighbors = [neighbors; neighborNeighbors]; % 将邻域样本添加到邻域集合中
end
end
if clusterLabels(neighborIdx) == 0 % 若样本未被归入任何簇,则归入当前簇
clusterLabels(neighborIdx) = clusterIdx;
end
k = k + 1;
end
end
function neighbors = regionQuery(data, pointIdx, epsilon)
% 根据欧式距离计算样本pointIdx的邻域样本索引
dist = pdist2(data(pointIdx, :), data);
neighbors = find(dist <= epsilon);
end
```
以上代码实现了DBSCAN算法的主要逻辑。首先,根据给定的数据矩阵、邻域半径epsilon和邻域内最小样本数minPts,初始化样本的访问状态和聚类标签。然后,遍历每个样本,如果样本未被访问,则标记为已访问,并获取其邻域样本。如果邻域样本数小于最小样本数,将该样本标记为噪声;否则,将其归入新的聚类索引,并进行簇的扩展。簇的扩展通过遍历邻域样本来实现,如果邻域样本未被访问,则标记为已访问,并获取其邻域样本。如果邻域样本数大于等于最小样本数,则将其添加到邻域集合中,并判断是否已经归入任何簇。最后,返回聚类标签。
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