用DBSCAN聚类风电功率数据的MATLAB代码

以下是使用MATLAB实现DBSCAN聚类算法对风电功率数据进行聚类的示例代码：

% 导入风电功率数据
data = load('wind_power_data.mat');
X = data.power; % 假设功率数据保存在名为power的变量中

% 设置DBSCAN参数
epsilon = 0.2; % 邻域半径
minPts = 5; % 邻域内最小样本点数

% 运行DBSCAN算法
[idx, core_pts] = dbscan(X, epsilon, minPts);

% 绘制聚类结果
figure;
gscatter(X(:,1), X(:,2), idx, 'rgbcmyk', '.', 12);

% 绘制核心点
hold on;
plot(X(core_pts, 1), X(core_pts, 2), 'ko', 'MarkerSize', 10);
hold off;

% 设置图例和标题
legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Cluster 3', 'Cluster 4', 'Cluster 5', ...
    'Cluster 6', 'Core Points', 'Location', 'eastoutside');
title('DBSCAN Clustering of Wind Power Data');

请注意，上述代码中的`wind_power_data.mat`是包含风电功率数据的MAT文件，您需要将其替换为您实际的数据文件路径。此外，您还可以根据需要调整`epsilon`和`minPts`参数来适应您的数据集。

希望这可以帮助到您！