密度参数·改进k-means算法matlab代码

以下是一个使用密度参数改进的k-means算法的MATLAB代码：

function [IDX, C] = kmeans_density(X, k, rho)
% kmeans_density: 密度参数改进的k-means算法
% 输入：
%   X: n*d的数据矩阵，n为样本数，d为特征维数
%   k: 聚类数
%   rho: 密度参数
% 输出：
%   IDX: n*1的向量，表示每个样本所属的簇
%   C: k*d的矩阵，表示每个簇的中心
% 使用样例：
%   [IDX, C] = kmeans_density(X, 3, 0.5);

[n, d] = size(X);
IDX = zeros(n, 1);
C = X(1:k, :);

while true
    preIDX = IDX;
    % 计算每个样本到各个中心的距离
    D = pdist2(X, C);
    % 计算每个样本到最近中心的距离
    [minD, minIdx] = min(D, [], 2);
    
    % 根据密度参数rho选择簇心
    for i = 1:k
        idx = find(minIdx == i);
        if numel(idx) > rho * n
            C(i, :) = mean(X(idx, :));
        end
    end
    
    IDX = minIdx;
    % 判断是否收敛
    if isequal(IDX, preIDX)
        break;
    end
end

其中，密度参数rho表示每个簇中所包含的样本数与总样本数的比例，如果大于rho的簇才会被更新中心点。