基于Matlab应用DBSCAN

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了基于Matlab应用DBSCAN。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

基于Matlab应用DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,具有噪声的基于密度的聚类方法)

一、算法原理

Matlab中的统计与机器学习工具箱(The Statistics and Machine Learning Toolbox™)中开发了函数dbscan。DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise)是一种典型的基于密度的聚类算法,能够将足够高密度的区域划分成簇,并能在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇。它是基于一组“邻域”参数来刻画样本分布的紧密程度。

要将一个点分配给一个簇,它必须满足这样的条件:它的邻域(epsilon)包含至少最小数量的邻域(minpts)点。或者,这个点可以在另一个点的邻域内满足minpts条件。DBSCAN算法识别了三种点:

  • 核心点——簇中的一个点,在它的邻域中至少有minpts个点
  • 边界点-簇中的一个点,它的邻域中点的个数小于minpts
  • 噪声点-不属于任何簇的离群值

DBSCAN可以使用广泛的距离度量方法,您可以为特定的应用背景定义自定义距离度量(不同特征)。距离度量的选择决定了邻域的形状。

  • 算法流程

对于指定的epsilon邻域epsilon值和核心点所需的最小邻域点数目minpts,dbscan函数实现功能的流程如下:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-425375.html

  1. 从输入数据集X中,选择第一个未标记的观测值x1作为当前点,并将第一个聚类标签C初始化为1。
  2. 找出在当前点的邻域内的点的集合。这些点是相邻点。如果邻居的数量小于minpts,则将当前点标记为噪声点(或异常值)。转步骤4。否则,将当前点标记为属于簇C的核心点。
  3. 遍历每个邻居节点(新的当前点)并重复步骤2,直到没有发现可以标记为属于当前簇C的新邻居节点。
  4. 选择X中的下一个未标记的点作为当前点,并将聚类计数增加1。

到了这里,关于基于Matlab应用DBSCAN的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包