使用Matlab实现DBSCAN聚类

使用Matlab实现DBSCAN聚类

在数据挖掘与机器学习领域中，聚类是一种常用的分析方法。DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法是其中一个受欢迎的聚类算法，它能够识别出那些高密度的区域，并通过将不同的数据点分配到不同的簇中来实现聚类的目的。

在Matlab中，我们可以使用内置函数dbscan()来实现DBSCAN算法。下面是一个简单的例子来说明如何在Matlab中使用DBSCAN聚类算法。

假设我们有一组二维数据点，并且我们要对其进行聚类。首先，我们需要将这些数据点读入到Matlab中。我们可以使用csvread()函数来读取csv格式的数据文件，也可以手动创建一个矩阵来存储数据。在这个例子中，我们手动创建了一个20行2列的矩阵，其中每一行都是一个二维数据点。

data = [1, 1;
        2,