基于密度峰的k-means聚类算法python

基于密度峰的聚类算法（Density Peak-based Clustering, DPC）和k-means聚类算法是两种不同的聚类方法。DPC是一种基于密度的聚类算法，而k-means是一种划分的聚类算法。它们的原理和实现方式有所不同。

下面是一个基于密度峰的聚类算法的Python示例代码：

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist

def density_peaks_clustering(data, dc, min_pts):
    # 计算样本之间的距离矩阵
    dist_matrix = cdist(data, data)
    
    # 计算局部密度
    density = np.zeros(len(data))
    for i in range(len(data)):
        density[i] = np.sum(dist_matrix[i] <= dc)
        
    # 计算距离最大的点作为峰值点
    rho = np.max(density)
    delta = np.zeros(len(data))
    labels = np.zeros(len(data), dtype=int)
    
    for i in range(len(data)):
        delta[i] = np.min(dist_matrix[i][density > density[i]])
        
        if density[i] == rho:
            labels[i] = -1  # 峰值点
        elif delta[i] == np.max(delta[density > density[i]]):
            labels[i] = -1  # 峰值点
        else:
            labels[i] = 0  # 非峰值点
    
    # 根据峰值点计算聚类中心
    cluster_centers = np.where(labels == -1)[0]
    
    # 分配样本到最近的聚类中心
    for i in range(len(data)):
        if labels[i] != -1:
            labels[i] = np.argmin(dist_matrix[i, cluster_centers])
            
    return labels

# 示例数据
data = np.array([[1, 2], [2, 3], [8, 7], [10, 9], [12, 10]])

# 聚类
labels = density_peaks_clustering(data, dc=3, min_pts=2)

# 打印聚类结果
for i in range(len(data)):
    print(f"数据点 {data[i]} 属于聚类 {labels[i]}")

注意，这只是一个简单的示例，具体应用中可能需要根据实际情况进行参数调整和算法优化。