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，得到十五个聚类中心后对剩余所有数据进行密度峰值聚类，请使用python实现

好的，这个问题我可以回答。可以使用Python中的scipy库来实现。首先，需要导入scipy库中的io和cluster模块：

from scipy import io
from scipy.cluster import vq

然后，可以使用io.loadmat()函数来加载.mat文件中的数据，并使用vq.kmeans()函数来计算聚类中心：

data = []
for i in range(1, 16):
    filename = 'data' + str(i) + '.mat'
    mat = io.loadmat(filename)
    data.append(mat['data'])

centroids = []
for d in data:
    codebook, _ = vq.kmeans(d[:10], 1)
    centroids.append(codebook[])

最后，可以使用vq.vq()函数来进行密度峰值聚类：

labels, _ = vq.vq(data[], centroids)

这样就可以得到第一个.mat文件中所有数据的聚类标签了。对于其它的.mat文件，可以使用同样的方法进行处理。