matlab质心距离最近的邻域合并

以下是一个基本的matlab代码，用于计算质心距离最近的邻域合并：

function [new_labels] = merge_nearest_neighborhoods(labels, centroids, threshold)
% labels是一个n x 1的向量，其中包含每个数据点的标签
% centroids是一个k x d的矩阵，其中k是聚类的数量，d是数据维度
% threshold是用于决定邻域的阈值

num_clusters = length(unique(labels));
distances = zeros(num_clusters);
for i = 1:num_clusters
    for j = i+1:num_clusters
        distances(i,j) = norm(centroids(i,:) - centroids(j,:));
    end
end

% 找到最近邻
[min_dist, min_idx] = min(distances(:));
[min_row, min_col] = ind2sub(size(distances), min_idx);

% 如果最近邻距离小于阈值，则合并邻域
if min_dist < threshold
    new_labels = labels;
    new_labels(labels == min_col) = min_row;
    for i = min_col+1:num_clusters
        if i ~= min_row
            new_labels(labels == i) = new_labels(labels == i) - 1;
        end
    end
else
    new_labels = labels;
end
end

该函数接受三个参数：标签向量labels，质心矩阵centroids和阈值threshold。该函数计算质心之间的距离，并找到距离最近的邻域。如果最近邻距离小于阈值，则将邻域合并为一个聚类，并返回新的标签向量new_labels。否则，返回原始标签向量labels。