这是一个技术问题。我有10个不同信号源产生的正交IQ波形数据，数据点用复数表示，每个信号源的波形数据有一千个，分别保存在共一万个.mat文件中，来自同一个信号源的数据文件保存在同一个文件夹中。现在我要首先从这十个文件夹中分别取出600个文件共6000个，作为训练集，投入到一个卷积神经网络中，训练出一个聚类模型，并使用损失函数和随机梯度下降算法优化。再将这十个文件夹中剩余的共4000个文件作为测试集，使用训练好的模型预测判断出分类结果。最后，将所有测试集的聚类结果与它们原本的类别对比，得到聚类结果的准确率并输出。请使用python3.10实现并给出参考代码

以下是参考代码：

import os
import numpy as np
import tensorflow as tf
from sklearn.cluster import KMeans

# 设置训练集和测试集的大小
TRAIN_SIZE = 6000
TEST_SIZE = 4000

# 定义卷积神经网络模型
def create_model():
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(1000, 2, 1)),
        tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
        tf.keras.layers.Flatten(),
        tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
    ])
    model.compile(optimizer='sgd', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    return model

# 加载数据
def load_data():
    data = []
    labels = []
    for i in range(10):
        folder_path = f"data/{i}"
        file_names = os.listdir(folder_path)
        for file_name in file_names:
            file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
            mat_data = np.load(file_path)
            data.append(mat_data)
            labels.append(i)
    data = np.array(data)
    labels = np.array(labels)
    return data, labels

# 训练模型
def train_model(model, data, labels):
    x_train = data[:TRAIN_SIZE]
    y_train = tf.keras.utils.to_categorical(labels[:TRAIN_SIZE], num_classes=10)
    model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 测试模型
def test_model(model, data, labels):
    x_test = data[TRAIN_SIZE:]
    y_test = labels[TRAIN_SIZE:]
    y_pred = model.predict(x_test)
    y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1)
    accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
    print(f"Accuracy: {accuracy}")

# 聚类
def cluster(data):
    kmeans = KMeans(n_clusters=10, random_state=0).fit(data)
    return kmeans.labels_

# 主函数
def main():
    data, labels = load_data()
    model = create_model()
    train_model(model, data, labels)
    test_model(model, data, labels)
    cluster_labels = cluster(data[TRAIN_SIZE:])
    accuracy = np.mean(cluster_labels == labels[TRAIN_SIZE:])
    print(f"Clustering accuracy: {accuracy}")

if __name__ == "__main__":
    main()

注：以上代码仅供参考，可能需要根据实际情况进行修改。