dbscan聚类matlab

DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 是一种基于密度的聚类算法，用于非参数且无监督的数据分群。在 MATLAB 中，你可以使用 `DBSCAN` 函数来进行数据聚类。

以下是使用 DBSCAN 在 MATLAB 中的基本步骤：

1. 导入数据：首先，你需要加载你的数据集到 MATLAB 中，通常是用 `readtable`、`load` 或 `csvread` 这样的函数。

data = readtable('your_dataset.csv'); % 替换为你的数据文件路径

2. 数据预处理：确认数据已经适合聚类分析，可能需要进行标准化或归一化，如果数据包含缺失值，也需要处理。

3. 调用 DBSCAN 函数：使用 `DBSCAN` 函数，它需要两个输入参数：数据矩阵和邻域半径 ε (epsilon) 及最小邻点数 MinPts。

[idx, ~, core distances, ~] = DBSCAN(data, 'MinPts', 5, 'Epsilon', 0.3); % 参数可以根据实际数据调整

- `idx`: 聚类标签数组，每个数值表示属于哪个簇（负数表示噪声）
- `core_distances`: 距离最近的核心点的距离数组
- 其他返回值可忽略

4. 分析结果：查看聚类结果，通常会用散点图（`scatter`）或直方图（`histogram`）展示数据点和簇的关系。

scatter(data(:,1), data(:,2), [], idx, 'filled')