密度峰值聚类算法python

密度峰值聚类算法（Density Peak Clustering Algorithm）是一种基于密度的聚类方法，可以识别出具有高密度的数据点作为聚类中心，并将其他数据点分配到相应的聚类中。

以下是一个示例的Python实现：

import numpy as np

def distance(a, b):
    # 计算两个样本点之间的距离（可以根据具体情况选择不同的距离度量方法）
    return np.sqrt(np.sum(np.square(a - b)))

def density_peaks_clustering(data, dc, min_pts):
    n = len(data)
    distances = np.zeros((n, n))
    densities = np.zeros(n)
    delta = np.zeros(n)
    nearest = np.zeros(n, dtype=np.int32)
    clusters = np.zeros(n, dtype=np.int32)

    for i in range(n):
        for j in range(i+1, n):
            distances[i][j] = distance(data[i], data[j])
            distances[j][i] = distances[i][j]

    # 计算每个样本的局部密度
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            if distances[i][j] < dc:
                densities[i] += 1

    # 计算每个样本的 delta
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            if densities[j] > densities[i] or (densities[j] == densities[i] and distances[j][i] < distances[nearest[i]][i]):
                nearest[i] = j
                delta[i] = distances[j][i]

    # 寻找聚类中心
    centers = np.argsort(-delta)[:min_pts]

    # 分配数据点到聚类中心
    for i in range(n):
        if i in centers:
            clusters[i] = i
        else:
            clusters[i] = clusters[nearest[i]]

    return clusters

# 示例用法
data = np.array([[1, 2], [2, 3], [8, 7], [7, 8], [3, 4], [4, 5]])
clusters = density_peaks_clustering(data, dc=2.0, min_pts=2)
print(clusters)

在上述代码中，`data` 是一个包含样本数据的数组，`dc` 是一个用户定义的参数，用于控制距离的阈值，`min_pts` 是定义每个聚类中心需要的最小样本数。

该算法首先计算每个样本点的局部密度（通过计算与其他样本点的距离是否小于 `dc`），然后计算每个样本点的 `delta` 值（通过比较与其他样本点的距离和局部密度），找出具有较大 `delta` 值的样本点作为聚类中心，最后将其他样本点分配到相应的聚类中。

以上是一个简单的密度峰值聚类算法的Python实现，你可以根据自己的需求进行修改和扩展。