用数据集样本间的平均距离作为半径，让每个样本点为中心，平均距离为半径，圆内所包含的样本点个数为该样本点的密度参数，根据密度参数选取初始聚类中心的一种改进k-means算法 matlab代码

以下是用密度参数改进的k-means算法的Matlab代码：

function [idx, C, density] = improved_kmeans(X, k)
% X: 数据矩阵，每一行代表一个样本
% k: 聚类数目

% 初始化聚类中心为样本点
C = X(randperm(size(X, 1), k), :);

% 迭代聚类过程，直至聚类中心不再变化
while true
    % 计算每个样本点所属的聚类中心
    D = pdist2(C, X);
    [~, idx] = min(D, [], 1);
    
    % 计算每个聚类的密度参数
    density = zeros(k, 1);
    for i = 1:k
        density(i) = mean(sum(bsxfun(@eq, idx, i), 2));
    end
    
    % 更新聚类中心
    old_C = C;
    for i = 1:k
        C(i, :) = mean(X(idx == i, :), 1);
    end
    
    % 判断聚类中心是否变化
    if norm(C - old_C, 'fro') < 1e-6
        break;
    end
end

该算法基于k-means算法，主要的不同在于初始化聚类中心和更新聚类中心的方式。在初始化时，我们将每个样本点作为一个聚类中心，而在更新聚类中心时，我们使用样本点的密度参数来选择新的聚类中心。具体来说，我们首先计算每个样本点的密度参数，然后选取密度参数最大的k个样本点作为新的聚类中心。

需要注意的是，该算法并不保证收敛到全局最优解，因为初始聚类中心的选择可能会影响最终的聚类结果。因此，为了获得更好的聚类结果，我们可以多次运行该算法并选取最优的聚类结果。