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MATLAB实现的DBSCAN聚类仿真分析工具
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资 源 简 介
本工具基于MATLAB实现DBSCAN聚类算法，可生成多种密度分布的二维测试数据集，通过交互式参数调整实时可视化聚类效果，支持噪点识别与聚类边界分析。适用于聚类算法教学与性能测试。
详 情 说 明
DBSCAN聚类仿真分析工具
项目介绍
本项目基于MATLAB平台开发，实现了经典的DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）密度聚类算法。该工具不仅能够对输入的二维数据集进行聚类分析，还内置了多种形状的仿真数据生成功能，便于用户测试算法在不同数据分布（如线性分布、环形分布、月牙形分布等）下的性能。项目集成了参数调整、结果可视化与量化评估于一体，旨在为机器学习与数据挖掘研究、教学提供一个直观、交互式的聚类分析仿真环境。
功能特性
- 自适应数据生成：支持生成多种预设形状（如高斯分布、同心圆、半月形）及自定义密度分布的二维仿真数据集。
- 核心算法实现：完整实现了DBSCAN聚类算法，使用欧几里得距离进行密度度量。
- 交互式参数调整：用户可灵活设置并实时调整DBSCAN的核心参数——邻域半径（Eps）和最小样本数（MinPts），以观察其对聚类结果的影响。
- 直观结果可视化：生成聚类结果散点图，使用不同颜色清晰区分各个簇，并将噪声点进行特殊标记。
- 量化性能评估：提供多种内部评估指标（如Calinski-Harabasz指数、轮廓系数）对聚类质量进行量化分析，并给出参数效果的反馈说明。
使用方法
- 准备输入数据：
- 设置算法参数：在程序提示或图形界面中输入DBSCAN算法的两个关键参数：邻域半径
Eps和形成簇所需的最小邻域点数MinPts。 - 执行与分析：运行程序。工具将执行聚类计算，并自动显示包含簇标记和噪声点的可视化结果图，同时在命令行或界面中输出聚类的评估指标。
- 参数调优：根据初次聚类结果和评估指标，反复调整
Eps和MinPts参数，重新运行程序，直至获得满意的聚类效果。
系统要求
- 操作系统：Windows / Linux / macOS
- 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本
- 依赖工具箱：统计和机器学习工具箱（主要用于计算高级评估指标）
文件说明
主程序文件作为项目的核心入口与控制器，其功能集成度高，主要实现了以下核心流程：初始化运行环境与参数；根据用户选择生成或加载待分析的数据集；调用DBSCAN聚类算法对数据进行处理；将聚类结果（包括簇标签与噪声点信息）进行图形化展示；最后，计算并输出相关的聚类评估指标，完成整个分析流程的闭环。
