dbscan算法matlab代码

DBSCAN算法是一种用于聚类的常用算法，可以用来对样本数据进行无监督的分类。在MATLAB中，DBSCAN算法的实现需要通过编写自定义的代码来完成。

下面是DBSCAN算法的MATLAB代码：

function [C, ptsC] = DBSCAN(D, epsilon, MinPts)
% D: 数据集
% epsilon: 邻域半径
% MinPts: 核心点要求的最小密度

if nargin < 3
MinPts = 5;
end
% 存储聚类结果
C = zeros(size(D,1),1);
visited = zeros(size(D,1),1);
ptsC = [];

% 找到所有的核心点
for i=1:size(D,1)
if ~visited(i)
visited(i) = 1;
nbrs = regionQuery(D,i,epsilon); % 寻找i点邻域内的簇
if numel(nbrs) < MinPts % i点不是核心点
C(i) = -1; % 噪声点
else % i点是核心点
C([i;nbrs]) = max(C)+1; % 开辟新的簇，标记当前所有访问到的点
ptsC{max(C)} = [i;nbrs];
k = numel(nbrs);
j = 1;
while j <= k % 广度遍历i点的邻域
if ~visited(nbrs(j)) % 邻域内点没有被标记
visited(nbrs(j)) = 1;
nbrs2 = regionQuery(D,nbrs(j),epsilon);
if numel(nbrs2) >= MinPts % 邻域内点是核心点
nbrs = [nbrs; nbrs2]; % 将邻域内点添加到当前簇中
k = numel(nbrs);
end
if C(nbrs(j)) == 0 % 邻域内点没有被归类到任何一个簇中
C(nbrs(j)) = max(C)+1; % 将邻域内点加入当前簇中
ptsC{max(C)} = [nbrs(j);nbrs];
end
end
j = j+1;
end
end
end
end

function nbrs = regionQuery(D, i, epsilon)
% 寻找距离i点小于epsilon的邻域内所有点
nbrs = [];
for j=1:size(D,1)
dist = norm(D(i,:)-D(j,:));
if dist <= epsilon
nbrs = [nbrs; j];
end
end

运行上述代码后，可以得到一个簇的标记向量C，以及每个簇所包含的点的列表ptsC。其中，C的值为正整数表示该点所属的簇的编号，0表示该点属于噪声点，-1表示该点未被归类到任何一个簇中。ptsC是一个cell数组，每个元素表示一个簇所包含的所有点的序号。

需要注意的是，DBSCAN算法的性能与数据集中数据之间的距离度量方式密切相关。在MATLAB中，可以通过选择不同的距离度量函数来实现不同的算法效果。同时，算法的参数epsilon和MinPts的选择也会对聚类结果产生影响。