DBSCAN.zip

本实验使用 MATLAB2019b 编程实现。在本文的软件实验中，采取的数据集 是 Iris 数据集，也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包 含 150 个数据样本，分为 3 类，每类 50 个数据，每个数据包含 4 个属性。可通 过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度 4 个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa， Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。在本实验中，仅选取 Iris 数据集 的第三和第四个特征，即花瓣长度和花瓣宽度来对 150 个数据样本进行分类。 在 DNSCAN 算法中，首先要指定 Eps 和 Minpts 的大小.为探究此指标对算法 的影响，我们一共进行 3*5 组实验，分别指定 Eps=0.2,0.3,0.5,Minpts=3,5,7,9,10。 通过改变以上两个参数，来统计噪声点的个数和类别数。