一、什么是DBSCAN算法
DBSCAN基于高密度连通区域的、基于密度的聚类算法，能够将具有足够高密度的区域划分为簇，并在具有噪声的数据中发现任意形状的簇。简单来说，DBSCAN目的就是找到密度相连对象的最大集合。其原理的基本要点有：DBSCAN算法需要选择一种距离度量，对于待聚类的数据集中，任意两个点之间的距离，反映了点之间的密度，说明了点与点是否能够聚到同一类中。由于DBSCAN算法对高维数据定义密度很困难，所以对于二维空间中的点，可以使用欧几里德距离来进行度量。

二、DBSCAN算法的意义
首先，就得提到聚类算法。聚类算法可以聚类分析利用数据内部簇结构和模式进行分类，不需要对样本进行训练得到先验知识，降低了计算复杂度。引入深度学习对数据内部结构和模式进行特征学习，得到数据的初步聚类，再对初步聚类进行不断优化得到最终的分类效果。实验结果表明，算法很好地解决了信息全面与维数灾难的矛盾，具有良好的实用性和主观一致性。

而DBSCAN聚类算法广泛应用于人脸识别以及交通等领域。

三、DBSCAN算法代码解析
1.关键概念
Eps 参数：定义密度时的邻域半径；

MmPts 参数：定义核心点时的阈值；

Ε邻域：给定对象半径为Ε内的区域称为该对象的Ε邻域；

核心对象：如果给定对象Ε领域内的样本点数大于等于MinPts，则称该对象为核心对象；

直接密度可达：对于样本集合D，如果样本点q在p的Ε领域内，并且p为核心对象，那么对象q从对象p直接密度可达；

密度可达：对于样本集合D，给定一串样本点p1,p2….pn，p= p1,q= pn,假如对象pi从pi-1直接密度可达，那么对象q从对象p密度可达；

密度相连：存在样本集合D中的一点o，如果对象o到对象p和对象q都是密度可达的，那么p和q密度相联。

2.大致思路
DBSCAN 算法对簇的定义很简单，由密度可达关系导出的最大密度相连的样本集合，即为最终聚类的一个簇。DBSCAN 算法的簇里面可以有一个或者多个核心点。如果只有一个核心点，则簇里其他的非核心点样本都在这个核心点的 Eps 邻域里。如果有多个核心点，则簇里的任意一个核心点的 Eps 邻域中一定有一个其他的核心点，否则这两个核心点无法密度可达。这些核心点的 Eps 邻域里所有的样本的集合组成一个 DBSCAN 聚类簇。
DBSCAN算法的描述如下：

输入：数据集，邻域半径 Eps，邻域中数据对象数目阈值 MinPts;
输出：密度联通簇。
具体处理流程如下：
1）从数据集中任意选取一个数据对象点 p；
2）如果对于参数 Eps 和 MinPts，所选取的数据对象点 p 为核心点，则找出所有从 p 密度可达的数据对象点，形成一个簇；
3）如果选取的数据对象点 p 是边缘点，选取另一个数据对象点；
4）重复（2）、（3）步，直到所有点被处理。

3.对照每行代码的详细注解
（1）DBSCAN.m文件注解如下：
%
% Copyright (c) 2015, Yarpiz (www.yarpiz.com)
% All rights reserved. Please read the "license.txt" for license terms.
%
% Project Code: YPML110
% Project Title: Implementation of DBSCAN Clustering in MATLAB
% Publisher: Yarpiz (www.yarpiz.com)
%
% Developer: S. Mostapha Kalami Heris (Member of Yarpiz Team)
%
% Contact Info: sm.kalami@gmail.com, info@yarpiz.com
%
//上面的部分应该是运行前的加载文件，不做过多解读
function [IDX, isnoise]=DBSCAN(X,epsilon,MinPts) //DBSCAN聚类函数

C=0; //统计簇类个数，初始化为0

n=size(X,1); //把矩阵X的行数数赋值给n，即一共有n个点
IDX=zeros(n,1); //定义一个n行1列的矩阵

D=pdist2(X,X); //计算(X,X)的行的距离

visited=false(n,1); //创建一维的标记数组，全部初始化为false，代表还未被访问
isnoise=false(n,1); //创建一维的异常点数组，全部初始化为false，代表该点不是异常点

for i=1:n //遍历1~n个所有的点
if ~visited(i) //未被访问，则执行下列代码
visited(i)=true; //标记为true，已经访问

Neighbors=RegionQuery(i); //查询周围点中距离小于等于epsilon的个数
if numel(Neighbors)<MinPts //如果小于MinPts
% X(i,:) is NOISE
isnoise(i)=true; //该点是异常点
else //如果大于MinPts,且距离大于epsilon
C=C+1; //该点又是新的簇类中心点,簇类个数+1
ExpandCluster(i,Neighbors,C); //如果是新的簇类中心，执行下面的函数
end

end

end //循环完n个点，跳出循环

function ExpandCluster(i,Neighbors,C) //判断该点周围的点是否直接密度可达
IDX(i)=C; //将第i个C簇类记录到IDX(i)中

k = 1;
while true //一直循环
j = Neighbors(k); //找到距离小于epsilon的第一个直接密度可达点

if ~visited(j) //如果没有被访问
visited(j)=true; //标记为已访问
Neighbors2=RegionQuery(j); //查询周围点中距离小于epsilon的个数
if numel(Neighbors2)>=MinPts //如果周围点的个数大于等于Minpts，代表该点直接密度可达
Neighbors=[Neighbors Neighbors2]; %#ok //将该点包含着同一个簇类当中
end
end //退出循环
if IDX(j)==0 //如果还没形成任何簇类
IDX(j)=C; //将第j个簇类记录到IDX(j)中
end //退出循坏

k = k + 1; //k+1,继续遍历下一个直接密度可达的点
if k > numel(Neighbors) //如果已经遍历完所有直接密度可达的点，则退出循环
break;
end
end
end //退出循环

function Neighbors=RegionQuery(i) //该函数用来查询周围点中距离小于等于epsilon的个数
Neighbors=find(D(i,:)<=epsilon);
end

end

（2）mydata.mat文件注解如下：
原始数据是很明显是二维数据，也即是平面中的点。源码中的数据展示如下：

（4月18日补充：这里有很多读者在问是什么，补充一下。这是所有点的初始坐标，每一行代表一个点的横坐标和纵坐标，如图有1000*2行的数据，说明有1000个数据，并且第一个数据的坐标为（0.8514，-0.4731)，第二个数据的坐标为（-0.0143，0.6897）,依次类推，当然这些数据是官网上的数据，自己在应用时可以产生自己的数据）



（3）PlotClusterinResult.m文件注解如下：
%
% Copyright (c) 2015, Yarpiz (www.yarpiz.com)
% All rights reserved. Please read the "license.txt" for license terms.
%
% Project Code: YPML110
% Project Title: Implementation of DBSCAN Clustering in MATLAB
% Publisher: Yarpiz (www.yarpiz.com)
%
% Developer: S. Mostapha Kalami Heris (Member of Yarpiz Team)
%
% Contact Info: sm.kalami@gmail.com, info@yarpiz.com
%
//上面的程序依旧应该是加载文件，不做过多的解析
function PlotClusterinResult(X, IDX) //绘图，标绘聚类结果
k=max(IDX); //求矩阵IDX每一列的最大元素及其对应的索引

Colors=hsv(k); //颜色设置

Legends = {};
for i=0:k //循环每一个簇类
Xi=X(IDX==i,:);
if i~=0
Style = 'x'; //标记符号为x
MarkerSize = 8; //标记尺寸为8
Color = Colors(i,:); //所有点改变颜色改变
Legends{end+1} = ['Cluster #' num2str(i)];
else
Style = 'o'; //标记符号为o
MarkerSize = 6; //标记尺寸为6
Color = [0 0 0]; //所有点改变颜色改变
if ~isempty(Xi)
Legends{end+1} = 'Noise'; //如果为空，则为异常点
end
end
if ~isempty(Xi)
plot(Xi(:,1),Xi(:,2),Style,'MarkerSize',MarkerSize,'Color',Color);
end
hold on;
end
hold off; //使当前轴及图形不在具备被刷新的性质
axis equal; //坐标轴的长度单位设成相等
grid on; //在画图的时候添加网格线
legend(Legends);
legend('Location', 'NorthEastOutside'); //legend默认的位置在NorthEast，将其设置在外侧

end //结束循环

（4）main.m文件注解如下：
%
% Copyright (c) 2015, Yarpiz (www.yarpiz.com)
% All rights reserved. Please read the "license.txt" for license terms.
%
% Project Code: YPML110
% Project Title: Implementation of DBSCAN Clustering in MATLAB
% Publisher: Yarpiz (www.yarpiz.com)
%
% Developer: S. Mostapha Kalami Heris (Member of Yarpiz Team)
%
% Contact Info: sm.kalami@gmail.com, info@yarpiz.com
%
//上面的代码又应该是加载程序，这里不做过多解释
clc; //清理命令行的意思
clear; //清楚存储空间的变量,以免对下面的程序运行产生影响
close all; //关闭所有图形窗口

%% Load Data //定义data.mat数据文件加载模块

data=load('mydata'); //数据读取
X=data.X;


%% Run DBSCAN Clustering Algorithm //定义Run运行模块

epsilon=0.5; //规定两个关键参数的取值
MinPts=10;
IDX=DBSCAN(X,epsilon,MinPts); //传入参数运行


%% Plot Results //定义绘图结果模块

PlotClusterinResult(X, IDX); //传入参数，绘制图像
title(['DBSCAN Clustering (\epsilon = ' num2str(epsilon) ', MinPts = ' num2str(MinPts) ')']);

四、总结
上面四个部分是DBSCAN算法的完整代码，有需要data.X文件数据的可以私聊我，我可以发给你，当然在实际应用中是根据自己的实际使用数据进行操作的。

以上就是对于DBSCAN算法每行代码详细注解的全部内容啦，希望对大家有所帮助，快快收藏，好好学习这个算法吧！我也很乐意与读者进行探讨！

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