MATLAB基础应用精讲-【数模应用】DBSCAN算法（附MATLAB、R语言和python代码实现）（二）
目录
前言
算法原理
几个相关概念：
密度的概念
核心点、边界点和噪声点
DBSCAN算法步骤
DBSCAN与其他聚类算法的比较
算法思想
DBSCAN算法的实现步骤
DBSCAN算法流程
邻域的查询
聚类的形成过程
参数选择的影响
伪代码
DBSCAN算法的伪代码：
计算样本Q邻域个数的伪代码：
DBSCAN算法的优缺点
优点：
缺点：
代码实现
R语言
MATLAB
python
前言
DBSCAN，全称为“基于密度的空间聚类的应用”，由Martin Ester, Hans-Peter Kriegel, Jörg Sander和Xiaowei Xu于1996年提出。不同于K-means等划分聚类算法，DBSCAN不需要事先指定簇的数量，它能够根据数据本身的特性，自动发现簇的数量。更重要的是，DBSCAN能识别任意形状的簇，同时将不属于任何簇的点标识为噪声，这对于现实世界中充满噪声和非线性分布的数据集尤为重要。
例如，考虑一个电商平台的用户购买行为数据集。用户群体根据购买习惯和兴趣可能形成不同的聚类，而这些聚类并非总是圆形或球形。DBSCAN能够识别用户群体的自然聚集，哪怕是最复杂的形状，如环形分布的用户聚类，这对于划分用户细分市场非常有用。