针对无线信号辐射源识别的要求，已有十五个辐射源的正交信号复数波形数据，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20个样本点使用DBSCAN计算其聚类中心，并以得到的十五个聚类中心点为聚类中心对所有文件中的所有剩余数据，依据它们距离这些中心点的距离进行聚类，请使用python实现并给出代码

好的，我可以回答这个问题。以下是Python代码实现：

import numpy as np
from sklearn.cluster import DBSCAN

# 读取.mat文件中的数据
data = []
for i in range(1, 16):
    file_name = 'data_' + str(i) + '.mat'
    mat_data = scipy.io.loadmat(file_name)
    data.append(mat_data['data'])

# 对每个文件中的数据分别进行聚类
centers = []
for i in range(15):
    sample_data = data[i][:, :20]
    dbscan = DBSCAN(eps=.5, min_samples=5)
    dbscan.fit(sample_data)
    centers.append(np.mean(sample_data[dbscan.labels_ == ], axis=))

# 对所有文件中的数据进行聚类
all_data = np.concatenate(data, axis=1)
dbscan = DBSCAN(eps=.5, min_samples=5)
dbscan.fit(all_data.T - centers)
labels = dbscan.labels_

# 输出聚类结果
for i in range(15):
    print('File', i+1, 'clusters:', np.unique(labels[i*100:(i+1)*100]))

这段代码首先读取了15个.mat文件中的数据，并对每个文件中的数据分别进行了聚类，得到了15个聚类中心点。然后，将所有文件中的数据拼接在一起，再次使用DBSCAN算法进行聚类，以得到所有数据的聚类结果。最后，输出每个文件中的数据所属的聚类编号。