DBSCAN 算法是一种基于密度的聚类算法，挺适合那些形状不规则的数据。在 Matlab 里实现 DBSCAN，可以帮你更轻松地发现不同形态的聚类，尤其在噪声数据时有用。核心思路是通过两个参数：ε（邻域半径）和minPts（最小邻居数）来定义一个点的密度。简单来说，如果一个点的邻域内有足够的点，那它就是核心点，核心点周围的点就会被聚在一起，形成一个聚类。

实现这个算法的时候，你得数据，比如从 txt 文件读入数据，设置好ε和minPts这两个参数，选择合适的值才能得到靠谱的聚类效果。之后就是进行邻域搜索了，这一步比较重要，要用到 K-d 树之类的数据结构来加速查找。就是把聚类结果用不同颜色显示出来，这样可以清晰地看到聚类效果。

不过需要注意的是，DBSCAN 并不需要预先设定聚类数目，它可以自动识别异常值。唯一的挑战就是参数选择，ε太小会把数据拆得太细，太大会把不同的聚类合并。大数据集时，速度会比较慢。，这个算法适合复杂数据，但也需要你对参数进行仔细调整。