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,并以不同颜色标识,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
时间: 2024-02-23 08:57:57 浏览: 69
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。
```
% 读取数据文件
data = csvread('filename.csv');
% DBSCAN参数设置
epsilon = 0.5;
minpts = 5;
% 计算距离矩阵
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
figure;
gscatter(data(:,1),data(:,2),labels, 'rb');
xlabel('x');
ylabel('y');
title('DBSCAN聚类结果');
```
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,并用不同的颜色标识不同的簇。
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,我们在gscatter函数中使用了颜色参数“'rb'”,这意味着我们将使用红色和蓝色两种颜色来标识不同的簇。您可以根据自己的需要更改颜色参数。
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