SAO-DBSCAN【23年新算法】雪消融优化算法优化DBSCAN聚类 Matlab语言
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，
代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。
🍎个人主页：Matlab科研工作室
🍊个人信条：格物致知。
更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇
🔥 内容介绍
数据聚类是一种常见的数据分析方法，可以帮助我们发现数据中的潜在模式和结构。在数据挖掘和机器学习领域，数据聚类被广泛应用于各种领域，如市场分析、模式识别、图像分割等。其中，DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种常用的基于密度的数据聚类算法，它可以发现任意形状的聚类，并且对噪声数据具有较强的鲁棒性。
然而，传统的DBSCAN算法在处理大规模数据时存在一些问题，比如对参数的敏感性、计算复杂度高等。为了解决这些问题，研究人员提出了一种基于雪融算法优化DBSCAN的方法，通过引入雪融算法对DBSCAN进行参数优化和性能提升，从而实现更高效的数据聚类分析。
基于雪融算法优化DBSCAN实现数据聚类分析的算法流程大致如下：
数据预处理：首先对原始数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择等工作，以提高数据质量和降低维度。
雪融算法参数优化：利用雪融算法对DBSCAN的参数进行优化，包括邻域半径ε和最小邻域数MinPts的选择，以提高聚类的准确性和稳定性。
基于优化参数的DBSCAN聚类：利用优化后的参数对数据进行聚类分析，发现数据中的聚类结构，并对噪声数据进行有效的处理。
聚类结果评估：对聚类结果进行评估，包括聚类的紧密度、分离度、轮廓系数等指标的计算，以评估聚类的质量和有效性。
通过以上算法流程，基于雪融算法优化的DBSCAN可以更好地适应不同类型和规模的数据，具有更高的聚类准确性和稳定性。在实际应用中，这种算法可以帮助我们更好地理解数据中的内在结构和规律，为后续的数据分析和决策提供更可靠的支持。
总之，基于雪融算法优化的DBSCAN算法在数据聚类分析中具有重要的意义，可以帮助我们更好地利用数据资源，挖掘数据中的有用信息，为各种领域的应用提供更有效的支持。未来，随着数据科学和人工智能技术的不断发展，基于雪融算法的数据聚类分析方法将会得到更广泛的应用和推广。
📣 部分代码
%% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行%% 导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%% 划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% 数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test = ind2vec(T_test );
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 李硕.聚类算法的研究与改进[D].北京邮电大学,2017.
[2] 伏家云,靖常峰,付艳丽,等.基于参数优化的DBSCAN算法对城管案件的聚类分析[C]//中国地理信息产业协会.中国地理信息产业协会, 2016.
