SCI聚类算法6：MSADBO优化DBSCAN密度聚类（matlab源码+直接运行）

主题：原创-基于改进蜣螂优化算法（MSADBO）优化DBSCAN密度聚类算法

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代码下载链接：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpuXmphx

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读前tips

       一次性给你：创新算法 + 完整 MATLAB 代码 + 超多图示例。

       本文将带你体验基于改进正弦算法引导的蜣螂优化算法(MSADBO)，优化 DBSCAN密度聚类的全过程。    

       不仅有源码可直接运行，还有注释清晰、配套参考文献，让你写paper、做研究一步到位。

01 独创声明

一、创新独家，先用先发，注释清晰，附赠MSADBO参考文献和示范数据！

02 优化参数

二、优化参数

      1、参数epsilon：这是一个距离参数，定义了一个点的邻域的半径。在这个半径内，点的密度被计算。简单来说，epsilon 确定了每个点周围的“搜索范围”

      2、参数minPts：这是一个密度阈值，定义了在 epsilon 半径内至少需要有多少个点，才能把该点标记为核心点（core point）。如果一个点的 epsilon 半径内的点的数量大于或等于 minPts，那么这个点是一个核心点，否则是边界点（border point）或噪声点（noise point）

      3、最佳对数似然值：最大对数似然值用于评估聚类模型对数据的拟合程度。较大的对数似然值表明模型更好地拟合了数据，即数据在该模型下出现的概率较大

03 运行结果图示

三、图例（超多图，满足paper需求）

      1、MSADBO优化后的密度聚类图

      2、MSADBO收敛曲线

      3、聚类类型分布饼状图

      4、优化参数之间的三维立体图

      5、对数似然值变化曲线

      6、epsilon参数分布直方图

      7、minPts参数分布直方图

04 优化算法简介

四、MSADBO算法

        蜣螂优化器(DBO)是一种有效的元启发式算法。蜣螂优化算法虽然具有寻优能力强，收敛速度快的特点但同时也存在全局探索和局部开发能力不平衡，容易陷入局部最优，且全局探索能力较弱的缺点。为此，本文提出了一种改进的 DBO 算法来解决全局优化问题，我们将其命名MSADBO。受改进正弦算法(MSA)的启发，我们赋予蜣螂 MSA 的全局探索和局部开发能力，扩大其搜索范围，提高全局探索能力，减少陷入局部最优的可能性。同时加入了混沌映射初始化和变异算子进行扰动

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代码经营范围

     各类故障诊断研究、智能优化算法、神经网络分类/时序/回归、熵值特征分析、优化模态分解、聚类算法、数据去噪重构、数据特征提取等等，持续更新中！！！