matlab中dbscan函数用法

Matlab中的dbscan函数用于执行基于密度的聚类算法。其语法如下：

[idx, corepts] = dbscan(X, eps, MinPts)

其中，X是一个n×m的矩阵，表示n个m维数据点；eps是指定的密度半径；MinPts是指定的最小密度点数。

函数的输出包含两个部分：idx和corepts。idx是一个n×1的向量，表示每个数据点所属的聚类编号，其中-1表示噪声点；corepts是一个1×p的向量，表示聚类核心点的下标，p为核心点的总数。

下面是一个简单的例子：

% 生成数据
X = [randn(100,2)+1.5;randn(100,2)-1.5];
% 运行聚类算法
[idx,corepts] = dbscan(X,0.5,5);
% 可视化结果
gscatter(X(:,1),X(:,2),idx)

在这个例子中，我们生成了200个二维数据点，其中前100个点位于以(1.5,1.5)为中心，标准差为1的正态分布中，后100个点位于以(-1.5,-1.5)为中心，标准差为1的正态分布中。然后我们运行dbscan算法，设定密度半径为0.5，最小密度点数为5。最后我们使用gscatter函数将聚类结果可视化。