多元宇宙优化算法在数据聚类分析中的应用——基于DBSCAN的实现（附带Matlab代码）

数据聚类是数据分析中常用的技术之一，它通过将类似的数据点分组到同一簇中，从而揭示数据之间的内在结构和关系。DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种常见的密度聚类算法，通过基于数据点的密度来发现簇的形状和大小。然而，DBSCAN的性能受到其参数的选择和初始条件的影响。为了克服这些问题，本文介绍了一种基于多元宇宙优化算法的改进DBSCAN聚类方法，并提供了相应的Matlab代码。

多元宇宙优化（Multiverse Optimization, MVO）是一种启发式优化算法，灵感来源于宇宙中的多元宇宙理论。该算法模拟了多个宇宙的演化过程，每个宇宙代表一个潜在的解决方案。在每个宇宙中，通过迭代和演化过程，优化算法逐渐搜索最优解。MVO算法的优点在于其全局搜索能力和对复杂非线性问题的适应性。

下面是基于多元宇宙优化算法实现的改进DBSCAN聚类方法的Matlab代码：

function [C, IDX] = MVO_DBSCAN(X