MATLAB实现Science密度峰值聚类算法(DPC)

资 源 简 介

基于2014年Science期刊的密度峰值聚类论文，本MATLAB项目高效实现了DPC算法，支持自动识别数据聚类中心与离群点，适用于无监督学习场景。代码结构清晰，包含优化处理与示例数据。

详 情 说 明

Science密度峰值聚类算法(DPC)的MATLAB实现与优化

项目介绍

本项目基于2014年Science期刊发表的《Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks》论文，实现了密度峰值聚类算法(DPC)。该算法能够自动识别数据中的聚类中心，实现高效的无监督聚类，无需预先指定聚类数量，在复杂数据分布场景下表现出色。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现密度峰值聚类算法的各个关键步骤
• 自动中心识别：基于密度峰值自动识别聚类中心，减少人工干预
• 决策图可视化：提供直观的决策图帮助用户选择聚类中心
• 多距离度量：支持欧氏距离等多种距离计算方式
• 聚类质量评估：集成轮廓系数等评估指标，量化聚类效果
• 参数优化：提供截断距离自动选择策略，优化算法性能

使用方法

基本调用

% 加载数据 data = load('your_data.mat');

% 运行DPC聚类 [labels, centers, rho, delta] = main(data);

参数设置

% 自定义参数调用 [labels, centers, rho, delta] = main(data, 'dc', 0.5, 'num_centers', 3);

输入参数

• data: n×d维数值矩阵，n为样本数量，d为特征维度
• dc: 截断距离，用于计算局部密度的距离阈值（可选）
• num_centers: 聚类中心数量，支持手动指定或自动检测（可选）

输出结果

• labels: n×1维聚类标签向量
• centers: 识别出的聚类中心索引
• rho: 各点的局部密度值
• delta: 各点的相对距离值
• 决策图可视化展示
• 聚类质量评估指标输出

系统要求

• MATLAB版本: R2016a或更高版本
• 必要工具箱: 统计学和机器学习工具箱
• 内存要求: 根据数据规模而定，建议4GB以上
• 显示要求: 支持图形显示用于决策图可视化

文件说明

主程序文件整合了算法的完整流程，包含数据预处理、距离矩阵计算、局部密度与相对距离的求解、聚类中心自动识别、决策图生成、数据点聚类分配以及聚类结果评估等核心功能模块，为用户提供一站式的聚类分析解决方案。