基于密度的聚类MATLAB代码

function [kC] = DBSCAN（epsMinPtsD）
% k 聚类个数
% C 聚类得到的簇
%D 数据集
%eps  邻域参数
%MinPts  领域参数

%设置参数

O = zeros（1 size（D 1））;              %核心对象集
C = cell（size（D1））;                   %聚类簇
%% 找出核心对象
d = zeros（size（D 1） size（D 1））; 
distance = ‘euclidean‘;
for i = 1:size（D 1）
     for j = size（D 1）:-1:i
        if pdist（D（[i j]:）distance） <= eps   %计算样本行与行之间的距离，样本之间的距离小于eps元素值为1，反之0
            d（i j） = 1;
        end
        d（j i） = d（i j）;   %d为对称矩阵
    end
    %d（ii） = 0;
    if sum（d（:i）） >= MinPts
            O（i） = i;        %找到核心对象
    end
end
% O（O==0） = [];  %O中的元素去零
% disp（O）
%% 找出由密度可达样本生成的聚类簇
k =  0;                                %初始化聚类簇数
Tau = 1:size（D 1）;                    %初始化未访问样本集合
while sum（O） ~= 0
    Tau_old = Tau;                     %记录当前未访问样本集合

    %随机选取一个核心对象j
    j = 1;
    while O（j） == 0
        j = j+1;
    end

    Q = zeros（1 size（