资源简介
本密度聚类算法dbscan是基于周志华老师《机器学习》介绍编程的,经检验效率较高
代码片段和文件信息
function [cu k]=dbscan(dataEpsMinPts)
%基于密度聚类的函数程序
%函数调用为:
%[cu k]=dbscan(dataEpsMinPts);
%其中cu为分类的簇,k是分类数,data为输入的待聚类的数据,Eps为epslion领域,MinPts为epslion领域内的样本个数
%有问题可联系邮箱1271104833@qq.com
[mn]=size(data);
% Eps=((prod(max(data)-min(data))*k*gamma(0.5*n+1))/(m*sqrt(pi^n)))^(1/n);
for i=1:m
for j=i:m
dis(ij)=norm(data(i:)-data(j:));
end
end
dis=triu(dis0)+tril(dis‘-1); %矩阵对角对称得到各个点距所有点的距离
%找出所有核心对象
omega=[];
for i=1:m
ind=length(find(dis(i:) if ind>=MinPts
omega=[omega i];
end
end
%判断是否有核心对象
if(isempty(omega))
error(‘参数设置原
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