SSA-DBSCAN聚类，【2020新算法】麻雀搜索算法优化DBSCAN聚类，Matlab语言。1.多特征Excel输入，对DBSCAN的领域半径Eps和Minpts进行寻优，避免人工选取参数的盲

SSA-DBSCAN聚类，【2020新算法】麻雀搜索算法优化DBSCAN聚类，Matlab语言。

1.多特征Excel输入，对DBSCAN的领域半径Eps和Minpts进行寻优，避免人工选取参数的盲目，适应度函数为轮廓系数，包括聚类效果图、迭代曲线图。

2.麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是于2020年提出的。SSA 主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发而提出的。麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）作为一种新兴的智能优化算法，在近年来受到了广泛关注。该算法首次由Xue等人于2020年提出并发布在《Systems Science & Control Engineering》期刊上。

3.优化参数：算法用于优化DBSCAN算法中的参数epsilon，minPts和最大化对数似然值，自动寻优出最佳参数，并通过最大化目标函数(这里定义为尽量减少噪声点的数量)来找到最佳参数，自动将聚类结果、最佳参数和最佳成本。

% DBSCAN算法函数

function [IDX, isnoise]=DBSCAN(X,Eps,MinPts)

C=0;

n=size(X,1);

IDX=zeros(n,1);

D=pdist2(X,X);

visited=false(n,1);

isnoise=false(n,1);

for i=1:n

if ~visited(i)

visited(i)=true;

Neighbors=RegionQuery(i);

if numel(Neighbors)<MinPts

% X(i,:) is NOISE

isnoise(i)=true;

智能算法及其模型预测