DBSCAN聚类算法三部分：
1、DBSCAN原理、流程、参数设置、优缺点以及算法；
http://blog.csdn.net/zhouxianen1987/article/details/68945844
2、matlab代码实现；
blog：http://blog.csdn.net/zhouxianen1987/article/details/68946169
code：http://download.csdn.net/detail/zhouxianen1987/9789230
3、C++代码实现及与matlab实例结果比较。
blog：http://blog.csdn.net/zhouxianen1987/article/details/68946278
code：http://download.csdn.net/detail/zhouxianen1987/9789231
DBSCAN(Density-based spatial clustering ofapplications with noise)是Martin Ester, Hans-PeterKriegel等人于1996年提出的一种基于密度的空间的数据聚类方法，该算法是最常用的一种聚类方法[1,2]。该算法将具有足够密度区域作为距离中心，不断生长该区域,算法基于一个事实：一个聚类可以由其中的任何核心对象唯一确定[4]。该算法利用基于密度的聚类的概念，即要求聚类空间中的一定区域内所包含对象（点或其他空间对象）的数目不小于某一给定阈值。该方法能在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，可将密度足够大的相邻区域连接，能有效处理异常数据，主要用于对空间数据的聚类，优缺点总结如下[3,4]:
优点：
（1）聚类速度快且能够有效处理噪声点和发现任意形状的空间聚类；
（2）与K-MEANS比较起来，不需要输入要划分的聚类个数；
（3）聚类簇的形状没有偏倚；
（4）可以在需要时输入过滤噪声的参数。
缺点：
（1）当数据量增大时，要求较大的内存支持I/O消耗也很大；
（2）当空间聚类的密度不均匀、聚类间距差相差很大时，聚类质量较差，因为这种情况下参数MinPts和Eps选取困难。
（3）算法聚类效果依赖与距离公式选取，实际应用中常用欧式距离，对于高维数据，存在“维数灾难”。
基本概念[5]：如下基本概念在[6]中有更为详细说明介绍。
（1）Eps邻域：给定对象半径Eps内的邻域称为该对象的Eps邻域;
（2）核心点（core point）：如果对象的Eps邻域至少包含最小数目MinPts的对象，则称该对象为核心对象;
（3）边界点（edge point）：边界点不是核心点，但落在某个核心点的邻域内;
（4）噪音点（outlier point）：既不是核心点，也不是边界点的任何点;
（5）直接密度可达(directly density-reachable)：给定一个对象集合D，如果p在q的Eps邻域内，而q是一个核心对象，则称对象p从对象q出发时是直接密度可达的;
（6）密度可达(density-reachable)：如果存在一个对象链 p1, …,pi,.., pn，满足p1 = p 和pn = q，pi是从pi+1关于Eps和MinPts直接密度可达的，则对象p是从对象q关于Eps和MinPts密度可达的;
（7）密度相连(density-connected)：如果存在对象O∈D，使对象p和q都是从O关于Eps和MinPts密度可达的，那么对象p到q是关于Eps和MinPts密度相连的。
（8）类（cluster）:设非空集合,若满足：，
（a），且从密度可达，那么。（b）和密度相连。则称构成一个类簇
有关核心点、边界点、噪音点以及直接密度可达、密度可达和密度相连解释如图1[1]：
图1红色为核心点，黄色为边界点，蓝色为噪音点，minPts = 4，Eps是图中圆的半径大小有关“直接密度可达”和“密度可达”定义实例如图2所示[5]：其中，Eps用一个相应的半径表示，设MinPts=3，请分析Q,M,P,S,O,R这5个样本点之间的关系。
图2 “直接密度可达”和“密度可达”概念示意描述。根据前文基本概念的描述知道：由于有标记的各点M、P、O和R的Eps近邻均包含3个以上的点，因此它们都是核对象；M是从P“直接密度可达”；而Q则是从M“直接密度可达”；基于上述结果，Q是从P“密度可达”；但P从Q无法“密度可达”(非对称)。类似地，S和R从O是“密度可达”的；O、R和S均是“密度相连”（对称）的。
DBSCAN算法原理[5]：
（1）DBSCAN通过检查数据集中每点的Eps邻域来搜索簇，如果点p的Eps邻域包含的点多于MinPts个，则创建一个以p为核心对象的簇；
（2）然后，DBSCAN迭代地聚集从这些核心对象直接密度可达的对象，这个过程可能涉及一些密度可达簇的合并；
（3）当没有新的点添加到任何簇时，该过程结束。
有关算法的伪代码wiki百科中给出了，[5]用中文描述了其流程：
DBSCAN算法伪代码描述:
输入：数据集D，给定点在邻域内成为核心对象的最小邻域点数：MinPts,邻域半径：Eps
输出：簇集合
[html] view plain copy
(1) 首先将数据集D中的所有对象标记为未处理状态
(2) for（数据集D中每个对象p） do
(3) if （p已经归入某个簇或标记为噪声） then
(4) continue;
(5) else
(6) 检查对象p的Eps邻域 NEps(p) ；
(7) if (NEps(p)包含的对象数小于MinPts) then
(8) 标记对象p为边界点或噪声点；
(9) else
(10) 标记对象p为核心点，并建立新簇C, 并将p邻域内所有点加入C
(11) for (NEps(p)中所有尚未被处理的对象q) do
(12) 检查其Eps邻域NEps(q)，若NEps(q)包含至少MinPts个对象，则将NEps(q)中未归入任何一个簇的对象加入C；
(13) end for
(14) end if
(15) end if
(16) end for
wiki百科中代码描述：
[html] view plain copy
DBSCAN(D, eps, MinPts) {
C = 0
foreach point P in dataset D {
ifP is visited
continue next point
mark P as visited
NeighborPts = regionQuery(P, eps)
ifsizeof(NeighborPts)< MinPts
mark P as NOISE
else {
C = next cluster
expandCluster(P, NeighborPts, C, eps, MinPts)
}
}
}
expandCluster(P, NeighborPts, C, eps, MinPts) {
add Pto cluster C
foreach point P' in NeighborPts {
ifP' is not visited {
mark P' as visited
NeighborPts' = regionQuery(P', eps)
if sizeof(NeighborPts')>= MinPts
NeighborPts = NeighborPts joined with NeighborPts'
}
ifP' is not yet member of any cluster
add P' to cluster C
}
}
regionQuery(P, eps)
returnall points within P's eps-neighborhood (including P)
时间复杂度：
（1）DBSCAN的基本时间复杂度是 O(N*找出Eps领域中的点所需要的时间), N是点的个数。最坏情况下时间复杂度是O(N2)
（2）在低维空间数据中,有一些数据结构如KD树，使得可以有效的检索特定点给定距离内的所有点，时间复杂度可以降低到O(NlogN)
空间复杂度：低维和高维数据中，其空间都是O(N)，对于每个点它只需要维持少量数据，即簇标号和每个点的标识(核心点或边界点或噪音点)
参数设置：DBSCAN共包括3个输入数据：数据集D，给定点在邻域内成为核心对象的最小邻域点数：MinPts,邻域半径：Eps，其中Eps和MinPts需要根据具体应用人为设定。
(1) Eps的值可以使用绘制k-距离曲线(k-distance graph)方法得当，在k-距离曲线图明显拐点位置为对应较好的参数。若参数设置过小，大部分数据不能聚类；若参数设置过大，多个簇和大部分对象会归并到同一个簇中。
K-距离：K距离的定义在DBSCAN算法原文中给出了详细解说，给定K邻域参数k,对于数据中的每个点，计算对应的第k个最近邻域距离，并将数据集所有点对应的最近邻域距离按照降序方式排序，称这幅图为排序的k距离图，选择该图中第一个谷值点位置对应的k距离值设定为Eps。一般将k值设为4。原文如下[2]：
(2) MinPts的选取有一个指导性的原则（a rule of thumb），MinPts≥dim+1,其中dim表示待聚类数据的维度。MinPts设置为1是不合理的，因为设置为1，则每个独立点都是一个簇，MinPts≤2时，与层次距离最近邻域结果相同，因此，MinPts必须选择大于等于3的值。若该值选取过小，则稀疏簇中结果由于密度小于MinPts，从而被认为是边界点儿不被用于在类的进一步扩展；若该值过大，则密度较大的两个邻近簇可能被合并为同一簇。因此，该值是否设置适当会对聚类结果造成较大影响。
参考资料：
[1] https://en.wikipedia.org/wiki/DBSCAN
[2] Ester,Martin; Kriegel, Hans-Peter; Sander,Jörg; Xu, Xiaowei (1996). Simoudis, Evangelos; Han, Jiawei; Fayyad, Usama M.,eds. Adensity-based algorithm for discovering clusters in large spatial databaseswith noise. Proceedings of the Second International Conference on KnowledgeDiscovery and Data Mining (KDD-96). AAAI Press.pp. 226–231.CiteSeerX 10.1.1.121.9220. ISBN 1-57735-004-9.
[3] 各种聚类算法的比较
http://blog.163.com/qianshch@126/blog/static/48972522201092254141315/
[4] http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3164775.html
[5] https://wenku.baidu.com/view/ce3e324aa8956bec0975e3d5.html
[6]http://blog.csdn.net/itplus/article/details/10088625
[7] http://www.tuicool.com/articles/euAZneu
[8] http://cn.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/52905-dbscan-clustering-algorithm
[9] http://blog.csdn.net/snnxb/article/details/29880387
[10] 聚类算法-DBSCAN-C++实现,http://blog.csdn.net/k76853/article/details/50440182
[11] DBSCAN聚类算法C++实现,http://blog.csdn.net/u011367448/article/details/18549823
[12] DBSCAN 算法介绍以及C++实现，http://blog.csdn.net/u011557212/article/details/53203323
[13] https://github.com/siddharth-agrawal/DBSCAN
[14] http://download.csdn.net/download/piaominnan/8480767