针对无线信号辐射源识别的要求，已有十五个辐射源的数据，分别存储在十五个.mat文件中，要求对每一个文件中的数据分别取十个样本点计算其聚类中心，并以得到的十五个聚类中心点为聚类中心对所有文件中的所有剩余数据一起进行密度峰值聚类，请使用python实现并给出代码

我可以回答这个问题。以下是Python代码实现：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

# 读取.mat文件中的数据
data = []
for i in range(1, 16):
    file_name = 'data{}.mat'.format(i)
    mat = scipy.io.loadmat(file_name)
    data.append(mat['data'])

# 对每个文件中的数据取十个样本点计算聚类中心
centers = []
for i in range(15):
    kmeans = KMeans(n_clusters=1, random_state=).fit(data[i][:10])
    centers.append(kmeans.cluster_centers_[])

# 计算所有数据的密度峰值聚类
X = np.concatenate(data)
nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=10).fit(X)
distances, indices = nbrs.kneighbors(X)
distances = np.mean(distances, axis=1)
threshold = np.mean(distances)
labels = np.zeros(X.shape[])
for i in range(X.shape[]):
    if distances[i] > threshold:
        labels[i] = -1
    else:
        labels[i] = np.argmin(distances[indices[i]])

# 输出聚类结果
for i in range(15):
    print('Cluster center for data{}: {}'.format(i+1, centers[i]))
    print('Data points in cluster:')
    for j in range(X.shape[]):
        if labels[j] == i:
            print(X[j])

这段代码首先读取.mat文件中的数据，然后对每个文件中的数据取十个样本点计算聚类中心。接着，将所有数据放在一起，计算每个数据点到其最近的十个邻居的平均距离，并以此作为阈值进行密度峰值聚类。最后，输出每个文件对应的聚类中心和属于该聚类的数据点。