密度峰值分类 matlab 代码实现
时间: 2023-07-28 21:03:08 浏览: 40
密度峰值分类是一种常用的数据聚类方法,其基本思想是通过计算每个数据点的密度值,并寻找密度峰值点进行聚类。以下是用MATLAB实现密度峰值分类的代码:
```
% 导入数据,假设数据存储在data矩阵中,每一行为一个数据点的特征向量
data = load('data.txt');
[m, n] = size(data); % m为数据点数量,n为特征维度
% 计算距离矩阵
D = pdist2(data, data);
% 设置邻域距离阈值和密度阈值
eps = 0.3;
minPts = 5;
% 初始化簇标签向量,默认为0表示未分类
labels = zeros(m, 1);
% 密度峰值分类算法
for i = 1:m
% 计算第i个数据点的邻域距离
neighbors = find(D(i,:) < eps);
numNeighbors = length(neighbors);
if numNeighbors >= minPts
% 密度峰值点的局部密度定义为其邻域内的点数量
density = numNeighbors;
% 寻找密度更高的点作为核心点,更新标签
[~, maxDensityIdx] = max(density(neighbors));
labels(neighbors(maxDensityIdx)) = i;
end
end
% 输出聚类结果
uniqueLabels = unique(labels);
numClusters = length(uniqueLabels);
disp(['共发现', num2str(numClusters), '个簇']);
% 可视化聚类结果
figure;
hold on;
colors = jet(numClusters);
for i = 1:numClusters
clusterData = data(labels == uniqueLabels(i), :);
scatter(clusterData(:, 1), clusterData(:, 2), 50, colors(i, :), 'filled');
end
title('密度峰值分类结果');
xlabel('特征1');
ylabel('特征2');
legend('簇1', '簇2', '簇3', '簇4', '簇5'); % 根据实际情况修改簇数目
```
以上代码将加载数据集文件(data.txt),计算数据点间的距离矩阵,并根据邻域距离阈值和密度阈值进行密度峰值分类。最后,将聚类结果进行可视化展示。请根据实际情况修改簇数目和特征维度。