当前位置：首页 > article >正文

基于MVO多元宇宙优化的DBSCAN聚类算法matlab仿真

article 2025/1/29 9:56:31

1.程序功能描述

2.测试软件版本以及运行结果展示

3.核心程序

4.本算法原理

4.1 DBSCAN 算法原理

4.2 多元宇宙优化（MVO）算法原理

4.3 MVO优化DBSCAN算法

5.完整程序

1.程序功能描述

基于MVO多元宇宙优化的DBSCAN聚类算法matlab仿真，对比单独的DBSCAN聚类和通过MVO优化后的DBSCAN聚类算法的聚类效果。

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022A版本运行

3.核心程序

%%
% 生成第一类数据，均值为(-2, 2)，标准差为1的二维高斯分布随机数，共100个样本
X1=[-2+randn(100,1),2+1*randn(100,1)];
% 生成第二类数据，均值为(2, 2)，标准差为1的二维高斯分布随机数，共100个样本
X2=[ 2+randn(100,1),2+1*randn(100,1)];
% 生成第三类数据，均值为(0, -1.5)，标准差为0.75的二维高斯分布随机数，共100个样本
X3=[0.75*randn(100,1),-1.5+0.75*randn(100,1)];
% 将三类数据合并为一个训练数据集
train_X=[X1;X2;X3];
% 数据标签
Ttrain=[];
% 为每类数据添加对应的标签，第一类标签为1，第二类标签为2，第三类标签为3
for i=1:3
    Ttrain=[Ttrain;i*ones(100,1)];
end
% DBSCAN算法中的最小点数参数，用于判断一个点是否为核心点
MinPts = 4;
%%
% 直接使用DBSCAN算法
% DBSCAN算法中的邻域半径参数
............................................................................
% 获取多宇宙优化算法得到的最优邻域半径参数
Eps=Best_pos;
% 使用优化后的邻域半径参数调用DBSCAN算法进行聚类
labels=func_DBSCAN(train_X,Eps,MinPts);

% 选择第二个子图
subplot(122);
% 可视化使用MVO优化后的DBSCAN算法的聚类结果
func_Cluster(train_X, labels);
% 设置子图的标题
title('MVO-DBSCAN');
% 设置坐标轴为正方形，使图形比例更合适
axis square

% 创建一个新的图形窗口
figure;
% 绘制多宇宙优化算法的收敛曲线
plot(ysave,'-mo',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.5,0.9,0.0]);
% 设置x轴标签
xlabel('迭代次数');
% 设置y轴标签
ylabel('MVO优化');
92

4.本算法原理

聚类分析是数据挖掘和机器学习中的重要任务，旨在将数据集中的样本划分为不同的组或簇，使得同一簇内的样本具有较高的相似性，而不同簇之间的样本具有较大的差异性。DBSCAN（Density - Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法作为一种经典的基于密度的聚类算法，在处理具有复杂形状的数据集和发现噪声点方面表现出色。然而，DBSCAN 算法的性能高度依赖于两个关键参数：邻域半径和最小点数。不合适的参数设置可能导致聚类结果不理想，如簇的划分不准确、噪声点误判等。

多元宇宙优化（Multiverse Optimization，MVO）算法是一种新兴的元启发式优化算法，灵感来源于宇宙学中的多元宇宙理论。它通过模拟宇宙的演化过程，如宇宙膨胀、虫洞穿越等现象，来寻找最优解。