DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一种基于密度的聚类算法，能够发现任意形状的簇并有效识别噪声点。该算法通过定义邻域半径（Eps）和最小点数（MinPts）来识别高密度区域，并将这些区域扩展成簇。与K-means等基于距离的聚类方法不同，DBSCAN不需要预先指定簇的数量，且对噪声和异常值具有较好的鲁棒性。以下是一个简单的MATLAB实现示例，展示了如何使用DBSCAN对二维数据进行聚类。代码包括核心的DBSCAN算法逻辑，以及可视化聚类结果的绘图部分。用户可以根据需要调整Eps和MinPts参数以适应不同的数据集。该实现适用于MATLAB环境，帮助用户快速理解DBSCAN的工作原理，并可直接应用于实际数据分析任务。