给出matlab代码：选择DBSCAN聚类方法，不使用DBSCAN聚类工具箱，将.csv文件内的点聚类成两类，文件中包含若干以（x，y）为坐标的数据，展示聚类后得到的散点图

以下是一个Matlab代码示例，用于实现DBSCAN聚类算法并对文件中的数据进行聚类并绘制散点图。该代码示例不使用DBSCAN聚类工具箱，而是手动实现DBSCAN算法。

data = csvread('filename.csv'); % 读取数据文件
epsilon = 0.5; % DBSCAN中的半径参数
minpts = 5; % DBSCAN中的最小点数参数

% 计算数据点之间的距离矩阵
distmat = pdist2(data,data);

% 初始化聚类标签和簇数
labels = zeros(size(data,1),1);
cluster_id = 0;

% 对每个数据点进行聚类
for i = 1:size(data,1)
    if labels(i) == 0 % 如果当前点未被分类
        % 找到当前点的ε邻域内的所有点
        neighbors = find(distmat(i,:) < epsilon);
        if length(neighbors) >= minpts % 如果当前点是核心点
            cluster_id = cluster_id + 1; % 新建一个簇
            labels(i) = cluster_id; % 将当前点标记为该簇的一员
            % 对当前点的邻域内的所有点进行扩展
            while ~isempty(neighbors)
                current_point = neighbors(1);
                neighbors(1) = [];
                if labels(current_point) == 0 % 如果该点未被分类
                    labels(current_point) = cluster_id; % 将该点标记为该簇的一员
                    % 将该点的邻域内的所有点加入待扩展列表
                    current_neighbors = find(distmat(current_point,:) < epsilon);
                    if length(current_neighbors) >= minpts
                        neighbors = [neighbors current_neighbors];
                    end
                end
            end
        else % 如果当前点是噪声点
            labels(i) = -1; % 将当前点标记为噪声点
        end
    end
end

% 绘制聚类结果的散点图
gscatter(data(:,1),data(:,2),labels);
xlabel('x'); % 设置X轴标签
ylabel('y'); % 设置Y轴标签
title('DBSCAN聚类结果'); % 设置图表标题

在这个示例代码中，我们首先使用csvread函数读取了文件中的数据。接下来，我们设置了DBSCAN聚类算法中使用的半径和最小点数参数，并手动实现了DBSCAN聚类算法。具体来说，我们首先计算了数据点之间的距离矩阵，然后对每个数据点进行聚类。如果一个点是核心点，则将其与其邻域内的所有点归为同一簇中。如果一个点是噪声点，则将其标记为噪声点。最后，我们使用gscatter函数绘制了聚类结果的散点图，并设置了图表的标签和标题。

请注意，示例代码中的“filename.csv”应该替换为实际的文件名，该文件应包含若干以（x，y）为坐标的数据。此外，本示例代码仅用于演示手动实现DBSCAN算法的过程，实际应用中可能需要进行更多的异常值处理和参数调整。