DBSCAN数据聚类的MATLAB仿真

DBSCAN数据聚类的MATLAB仿真

数据聚类是机器学习和数据分析中的重要任务之一，它的目标是将相似的数据点分组到同一个簇中。DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种常用的基于密度的聚类算法，它能够有效地发现具有不同形状和大小的簇，并且能够识别出噪声点。在本篇文章中，我们将使用MATLAB对DBSCAN算法进行仿真，并提供相应的源代码。

首先，我们需要生成一些用于聚类的数据。在本次仿真中，我们将使用MATLAB的randn函数生成一些符合高斯分布的随机数据。我们生成两个高斯分布的簇，每个簇包含100个数据点，代码如下：

rng(1); % 设置随机数种子，保证结果可重现

% 生成第一个簇的数据
mu1 = [0</