brich聚类的matlab代码

以下是一个简单的基于brich聚类的Matlab代码示例：

% 生成随机数据
X = randn(100, 2);

% 设置参数
R = 0.5; % 半径
M = 2; % 最小密度

% brich聚类
[idx, ncl] = brich(X, R, M);

% 绘制结果
figure;
scatter(X(:,1), X(:,2), [], idx);
title(['Number of Clusters = ', num2str(ncl)]);

其中，`brich` 函数是实现brich聚类的函数，其代码如下：

function [idx, ncl] = brich(X, R, M)
% BRICH 聚类算法
% X: 数据集，每行表示一个样本，每列表示一个特征
% R: 半径
% M: 最小密度

% 初始化聚类结果
n = size(X, 1);
idx = zeros(n, 1);
c = 0; % 聚类数

% 遍历每个样本
for i = 1:n
    % 如果该样本已经聚类，则跳过
    if idx(i) > 0
        continue;
    end
    
    % 获取样本i的邻居
    D = pdist2(X(i,:), X);
    N = find(D <= R);
    
    % 如果邻居数小于最小密度，则将该样本标记为噪声
    if numel(N) < M
        idx(i) = -1;
        continue;
    end
    
    % 新建一个聚类
    c = c + 1;
    idx(i) = c;
    
    % 扩展聚类
    j = 1;
    while j <= numel(N)
        % 获取邻居j的邻居
        D = pdist2(X(N(j),:), X);
        Nj = find(D <= R);
        
        % 如果邻居数大于等于最小密度，并且邻居j未聚类，则将邻居j加入聚类
        if numel(Nj) >= M && idx(N(j)) == 0
            idx(N(j)) = c;
            N = unique([N; Nj']);
        end
        
        j = j + 1;
    end
end

% 统计聚类数
ncl = max(idx);
end

该代码实现了基于密度的聚类算法brich，并使用随机数据进行了测试。