三维dbscan算法聚类matlab代码

三维DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的空间聚类算法，用于非监督学习，特别适用于发现任意形状的簇。在MATLAB中，可以使用`spatialcluster`工具箱或者自己编写一些基本的函数来实现。

下面是一个简单的例子，展示如何使用MATLAB的`spatialcluster`包来进行三维数据的DBSCAN聚类：

% 导入所需库
addpath('toolbox.spatialcluster'); % 如果你已经安装了spatialcluster

% 假设你有一个包含三列代表三维空间坐标的矩阵X
data = load('your_3d_data.mat') % 请替换为实际的文件名

% 设置参数
eps = 0.5; % 范围半径
minPts = 5; % 最小邻域点数

% 创建DBSCAN实例
db = dbscan(data(:,[1 2 3]), eps, minPts);

% 根据聚类标签绘制散点图
scatter3(data(db == 0, 1), data(db == 0, 2), data(db == 0, 3), 'r', 'filled');
scatter3(data(db == 1, 1), data(db == 1, 2), data(db == 1, 3), 'g', 'filled');
% ... 继续添加其他颜色表示更多的簇

% 查看聚类结果
disp(numel(unique(db))) % 输出聚类数目

%