DK算法matlab代码

DK (Density-Kernel) 算法是一种基于密度估计的聚类方法，它通过计算数据点之间的距离和邻域密度来确定簇。在MATLAB中实现DK算法的一个基本步骤可能是这样的：

% 定义必要的函数
function [clusters] = dkAlgorithm(data, bandwidth, nClusters)
    % 数据预处理（如果需要）
    data = normalize(data);
    
    % 计算样本间的相似度矩阵
    distances = pdist(data, 'euclidean'); % 使用欧式距离
    similarities = exp(-distances.^2 / (2 * bandwidth^2)); % 应用高斯核，bandwidth是带宽参数
    
    % 计算每个样本的密度分数
    densityScores = sum(similarities, 2) / sum(sum(similarities));
    
    % 聚类
    idx = kmeans(densityScores, nClusters); % 使用k-means对得分排序得到初始聚类中心
    clusters = zeros(size(data, 1), 1);
    while true
        oldCenters = idx;
        for i = 1:nClusters
            clusterData = data(idx == i, :);
            neighbors = find(distances(clusterData, data) < bandwidth);
            newCenter = mean(clusterData(neighbors, :), 'all');
            idx(idx == i) = find(nearest(newCenter, data) == i);
        end
        if all(idx == oldCenters)
            break; % 如果没有改变，则停止迭代
        end
    end
end

% 示例使用
data = ...; % 加入你的数据
bandwidth = ...; % 设置合适的带宽值
nClusters = ...; % 设定想要的聚类数目
clusters = dkAlgorithm(data, bandwidth, nClusters);

%