生成CLIQUE算法的matlab代码

下面是CLIQUE算法的MATLAB代码实现：

function [clusters, num_clusters] = CLIQUE(data, minpts, eps)
% data: 数据矩阵，每行是一个数据对象，每列是一个特征
% minpts: 最小密度，即在超立方体中至少包含的数据点的个数
% eps: 超立方体的边长
% clusters: 聚类结果，每个元胞代表一个聚类，其中每行是一个数据对象的索引
% num_clusters: 聚类数目

    % 初始化
    n = size(data, 1);
    visited = zeros(n, 1);
    clusters = {};
    num_clusters = 0;

    % 遍历每个数据点
    for i = 1:n
        if ~visited(i)
            visited(i) = 1;
            neighbors = find_neighbors(data, i, eps);
            if length(neighbors) >= minpts
                % 找到一个新的聚类
                num_clusters = num_clusters + 1;
                clusters{num_clusters} = expand_cluster(data, visited, neighbors, minpts, eps);
            end
        end
    end
end

function [indices] = find_neighbors(data, i, eps)
% 找到在超立方体内的邻居
    indices = [];
    n = size(data, 1);
    for j = 1:n
        if j ~= i && max(abs(data(i,:) - data(j,:))) <= eps
            indices = [indices; j];
        end
    end
end

function [cluster] = expand_cluster(data, visited, neighbors, minpts, eps)
% 扩展聚类
    cluster = neighbors;
    i = 1;
    n = length(neighbors);
    while i <= n
        j = neighbors(i);
        if ~visited(j)
            visited(j) = 1;
            new_neighbors = find_neighbors(data, j, eps);
            if length(new_neighbors) >= minpts
                % 将新的邻居加入到聚类中
                for k = 1:length(new_neighbors)
                    if ~ismember(new_neighbors(k), cluster)
                        cluster = [cluster; new_neighbors(k)];
                        n = n + 1;
                    end
                end
            end
        end
        i = i + 1;
    end
end

其中，`find_neighbors()` 函数用于找到在超立方体内的邻居，`expand_cluster()` 函数用于扩展聚类。在 `CLIQUE()` 函数中，遍历每个数据点，如果该数据点没有被访问过，且其邻居数大于等于最小密度，则找到一个新的聚类并将其加入到 `clusters` 中。最后返回聚类结果和聚类数目。