点云密度聚类算法：基于DBSCAN的Matlab实现

最新推荐文章于 2025-05-27 11:35:06 发布

独行侠影

最新推荐文章于 2025-05-27 11:35:06 发布

阅读量339

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：算法聚类 matlab Matlab

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ByteNinja/article/details/132851273

Matlab 专栏收录该内容

127 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文详细介绍了基于DBSCAN的点云密度聚类算法在Matlab中的实现，阐述了DBSCAN的基本原理，提供了源代码，并给出使用示例。通过对参数ε和MinPts的调整，可适应不同点云数据的聚类需求。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

点云密度聚类算法：基于DBSCAN的Matlab实现

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种经典的密度聚类算法，适用于点云数据的聚类任务。本文将介绍如何使用Matlab实现点云DBSCAN聚类算法，并提供相应的源代码。

算法原理

DBSCAN算法基于密度的概念，将数据点划分为核心点、边界点和噪声点三类。核心点是指在半径ε内包含至少MinPts个数据点的点，边界点是指在半径ε内包含少于MinPts个数据点的点，但是位于核心点的ε邻域内，噪声点是指既不是核心点也不是边界点的点。

DBSCAN算法的基本思想是通过扫描数据集中的每个点，找出所有的核心点，并将核心点和其密度可达的点划分为一个簇。然后，对于未被分配到任何簇的点，判断其是否为噪声点。算法的核心参数是半径ε和最小样本数MinPts。

下面是DBSCAN算法的伪代码：

DBSCAN(D, ε, MinPts)
    C = 0
    for each unvisited point P in dataset D
        mark P as visited
        NeighborPts = regionQuery(P, ε)
        if sizeof(NeighborPts) < MinPts
            mark P as NOISE
        else
            C = next cluster
            expandCluster(P, NeighborPts, C, ε, MinPts)

了解本专栏