密度峰值聚类matlab

密度峰值聚类是一种无需指定聚类数量的聚类算法，它通过寻找密度峰值来确定聚类中心。在MATLAB中，可以使用Statistics and Machine Learning Toolbox中的dbscan函数进行密度峰值聚类。

具体使用方法如下：

1. 设置eps和MinPts参数。eps代表邻域半径，MinPts代表最小密度阈值。

2. 导入数据并进行预处理。

3. 调用dbscan函数进行聚类，返回聚类结果和噪声点。

示例代码如下：

% 设置参数
eps = 0.5;
MinPts = 5;

% 导入数据并进行预处理
data = load('data.mat');
X = data.X;

% 调用dbscan函数进行聚类
[idx, noise] = dbscan(X, eps, MinPts);

% 可视化结果
gscatter(X(:,1), X(:,2), idx);

其中，data.mat是数据文件，X是数据矩阵。idx是聚类结果，noise是噪声点。可通过gscatter函数进行可视化。