DBSCAN密度聚类,matlab 练手项目，2700字带你手撕课设作业！

绪论

刚刚完成了一个关于DBSCAN的作业，由于刚开始学习MATLAB的使用便用它完成了一个练手任务，有一点想法记录下来。以便于后来重新学习这个方法和记录一些函数，同时也希望能给同学着一点思路。有问题也请留言，会不断改正。
参考博客指路：看了不少，链接挺多，有些忘了，欢迎指出改正
推荐一个基础知识点整理的比较好的博主
万勇’s Blog
https://blog.csdn.net/qiu1440528444/article/details/80763420?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522160601820019195264744375%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334…%2522%257D&request_id=160601820019195264744375&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2_allbaidu_landing_v2~default-1-80763420.first_rank_ecpm_v3_pc_rank_v2&utm_term=matlab+%E5%AE%9E%E7%8E%B0DBSCAN&spm=1018.2118.3001.4449

任务目标

1.生成一个双月型数据集；
2.使用KNN求出E-PS，在本实验中预先设置了Min-point =4；
3，利用DBSCAN分类，展示分类结果
4，顺便赚点币下载别人资料（手动狗头）

实验思路

对于DBSCAN算法来说，我们需要关注以下几点：
数据集 Min-pot(阈值) Eps(半径)
有了这些才能开始算法，即使是调用封装好的函数，也是需要这些变量
这些概念可在文章开头推荐发博客中找到。

实验过程

1.生成双月型数据集
1.1思想
设计了一个半圆环，在matlab可以通过rand()函数在这个范围内生成随机数，
R是半径 W是圆环厚度，R+W是大圆环半径 R-W为小圆环半径
代码如下：

```tmp=[2*(r+w2)*(rand(N1,1)-0.5) (r+w2)*rand(N1,1)];   
     tmp(:,3)=sqrt(tmp(:,1).*tmp(:,1)+tmp(:,2).*tmp(:,2)); %求到原点距离
```bash

通过镜像和位移获得第二个半圆，N（生成点数量是可以自己定义）
完整代码资源指路：
https://download.csdn.net/download/Enjoy324/13137793
（在我的代码中为了简单，是把圆的大小写死了，当然，你们可以加个判断if写成可输入的模式）
2求EPS
在本次实验中，由上文生成了一个200个点的双月型数据集
在这里插入图片描述

2.1如何求EPS
思想：求Eps的方法有很多，在这里只是提供了一种简单的思想。针对本实验是够用了。
这种方法是求出第K近邻距离，并且将其排序（注意，不是K近邻，是第K近邻，换句话说对于200个点的数据集来说，只是一个【200，1】矩阵）
通过调用k近邻函数将距离最近的前五个保存在一个数组中，

[IDX,Dist]=knnsearch(A(1:numData,:),A(1,:),'k',5);

因为Dist包含到自己本身的距离，所以想用第四近邻点是【1.5】
将该点
保存在新的数组中
Kdist(1)=Dist(1,5);`

重复这个过程得到一个200*1的数组
排序后，将其作为纵坐标，，将点的数量作为横坐标画图找转折点来确定Eps
画图如下：
在这里插入图片描述
该部分完整代码指路：
https://download.csdn.net/download/Enjoy324/13137793
如图，该转折点的纵坐标在（3，3.5），因此我们暂选3.2（随意挑选，对于本次实验来讲，其实可以选择的误差允许很多）
3.如何利用DBSCAN分类
3.1数据准备
由上文我们获得了( 数据集 Min-pot Eps)
如果你只是使用，直接找个人家封装好的调用呀（狗头）
3.2在这部分我想用伪代码解释应该更清楚并且记录一下我用到的函数。

1.从数据集中取出一个点，检查有没有被遍历
if ~visited(i) %是否被遍历
	visited(i)= true;
	Neighbors = RegionQuery(i);
2.如果被遍历，直接将其归为已存在簇中
3.检查是不是噪音
找到其所有密度可达点生成新簇
numel() %数出有多少点跟Min-point 对比判断是不是噪音

具体代码指路

https://download.csdn.net/download/Enjoy324/13137793
（我将DBSCAN封装好了，调用就好，
找密度可达点函数封装在了DBSCAN函数中）

总结

DBSCAN其实网上有很多资料，优缺点也不赘述了，正如我推荐的博客一样。已经总结的很好。而我只是将我这次做的作业思路写了出来。由于目前事情比较多，没有时间一步步介绍。吃过晚饭匆匆忙忙写到这里，本想记录下所学函数，却得忙别的事情，这里只提供实验思路的介绍吧，等我有时间再完善，如果对您有帮助。
最后看到这了点个赞呗！

注：
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