DBSCAN聚类算法Matlab实现
概述
本仓库提供了DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）聚类算法的Matlab实现。DBSCAN是一种基于密度的空间聚类算法，能够发现任意形状的簇，并且对噪声点有很好的容忍性。适合于具有不规则分布的数据集处理。
特点
- 直接在空间复杂度上操作：不需要事先设定簇的数量。
- 识别出基于局部密度的簇：能有效处理含有噪声和复杂结构的数据。
- 包含测试数据：下载后即可运行，便于快速验证和理解算法工作原理。
- 易于使用：代码结构清晰，注释详细，方便学习和进一步开发。
使用说明
- 环境要求：确保你的系统中安装了MATLAB，并且版本支持所用到的功能。
- 下载资源：从本仓库下载源代码及其相关测试数据。
- 运行代码：打开MATLAB，定位到代码所在目录，直接运行主函数或示例脚本，观察聚类结果。
- 参数调整：
eps（邻域半径）和minPts（每个簇所需的最小点数）是影响DBSCAN结果的关键参数，你可以根据实际数据调整这两个参数以获得理想的聚类效果。
文件结构
dbscan.m：主要的DBSCAN算法实现函数。test_data.mat：预置的测试数据集，用于演示算法。- 示例脚本：可能包括简单的调用示例，展示如何使用
dbscan.m函数。
注意事项
- 在使用过程中，如果遇到任何问题，或者有任何改进建议，欢迎提交Issue。
- 请尊重开源精神，合理使用并分享代码，但请勿用于商业用途未经允许。
开发者
此代码由贡献者维护，旨在为学术研究和教育目的提供便利。如果你觉得这个项目对你有所帮助，记得点赞星标一下哦！
通过上述 README.md 的介绍，用户可以了解到DBSCAN聚类算法在MATLAB中的实现细节、如何使用以及注意事项，便于他们快速上手和利用此资源。