密度峰值聚类matlab

密度峰值聚类（Density Peak Clustering）是一种基于密度的聚类算法，它能够发现数据集中的高密度区域，并将这些区域作为聚类中心。在MATLAB中，可以使用以下步骤实现密度峰值聚类：

1. 导入数据集：使用MATLAB的数据导入工具，将需要聚类的数据集导入到MATLAB中。

2. 计算距离矩阵：根据数据集中数据点之间的距离，计算距离矩阵。

3. 计算密度：对于每个数据点，计算其周围数据点的密度，并将其作为该数据点的密度值。

4. 计算局部密度最大的点：选择具有最大局部密度的数据点作为聚类中心。

5. 计算距离最小的点：对于每个聚类中心，计算与该中心距离最近的点，并将其作为该聚类的代表点。

6. 分配数据点到聚类：将每个数据点分配到距离最近的聚类中心。

7. 可视化聚类结果：使用MATLAB的绘图工具，将聚类结果可视化。

以上是实现密度峰值聚类的基本步骤，具体的实现细节可以根据具体情况进行调整。