matlab练习程序(DBSCAN)
DBSCAN全称Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,是一种密度聚类算法。
和Kmeans相比,不需要事先知道数据的类数。
以编程的角度来考虑,具体算法流程如下:
1.首先选择一个待处理数据。
2.寻找和待处理数据距离在设置半径内的数据。
3.将找到的半径内的数据放到一个队列中。
4.拿队列头数据作为当前待处理数据并不断执行第2步。
5.直到遍历完队列中所有数据,将这些数据记为一类。
6.选择没有处理到的数据作为一个待处理数据执行第2步。
7.直到遍历完所有数据,算法结束。
大概就是下图所示的样子:
我这里没有单独输出离群点,不过稍微改进增加离群点个数判断阈值应该就可以,比较容易修改。
代码如下:
clear all;
close all;
clc; theta=:0.01:*pi;
p1=[*cos(theta) + rand(,length(theta))/;*sin(theta)+ rand(,length(theta))/]; %生成测试数据
p2=[*cos(theta) + rand(,length(theta))/;*sin(theta)+ rand(,length(theta))/];
p3=[cos(theta) + rand(,length(theta))/;sin(theta)+ rand(,length(theta))/];
p=[p1 p2 p3]'; randIndex = randperm(length(p))'; %打乱数据顺序
p=p(randIndex,:);
plot(p(:,),p(:,),'.') flag = zeros(length(p),); %聚类标记
clsnum = ; %类的个数
disnear = 0.3; %聚类半径 for i=:length(p)
nxtp = p(i,:); %初始聚类半径内的邻域点队列
if flag(i)==
clsnum = clsnum+;
pcstart = ; %设置队列起始指针
preflag = flag; %聚类标记更新
while pcstart<=length(nxtp) %判断是否完成队列遍历
curp = nxtp(pcstart,:); %得到当前要处理的点
pcstart = pcstart+; %队列指针更新
diffp = p-curp; %这里直接和所有数据比较了,数据量大的时候可以考虑kdtree
dis = sqrt(diffp(:,).*diffp(:,)+diffp(:,).*diffp(:,)); %判断当前点与所有点之间的距离 ind = dis<disnear; %得到距离小于阈值的索引
flag(ind) = clsnum; %设置当前聚类标记 diff_flag = preflag-flag;
diff_ind = (preflag-flag)<; %判断本次循环相比上次循环增加的点 tmp = zeros(length(p),);
tmp(diff_ind) = clsnum;
flag = flag + tmp; %增加的点将其标记为一类
preflag = flag; %聚类标记更新
nxtp = [nxtp;p(diff_ind,:)]; %增加聚类半径内的邻域点队列
end
end
end
%聚类可能不止三组,我偷懒不想判断并plot了
figure;
plot(p(flag==,),p(flag==,),'r.')
hold on;
plot(p(flag==,),p(flag==,),'g.')
plot(p(flag==,),p(flag==,),'b.')
结果如下:
原始数据:
聚类结果:
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