MATLAB实现的Science经典密度峰值聚类算法及可视化系统

资 源 简 介

本项目完整实现了Science期刊2014年发表的经典密度峰值聚类算法，包含局部密度计算、相对距离分析、聚类中心自动识别等功能，并提供直观的数据可视化分析界面，支持多维数据聚类结果的可视化展示。

详 情 说 明

Science_密度峰值聚类算法实现与可视化分析系统

项目介绍

本项目是基于Science期刊2014年发表的《Clustering by fast search and find of density peaks》论文实现的经典密度峰值聚类算法系统。该系统完整实现了原文提出的聚类核心思想，能够通过计算数据点的局部密度和相对距离自动识别密度峰值作为聚类中心，并提供完整的可视化分析和质量评估功能。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现Science论文中的密度峰值聚类算法，支持高斯核和截断距离两种局部密度计算方法
• 自动中心识别：根据数据点局部密度ρ和相对距离δ自动检测聚类中心
• 多维数据支持：支持任意维度的数据聚类分析
• 交互式决策图：提供ρ-δ决策图用于人工辅助中心点选择，支持自动/手动模式
• 丰富可视化：生成聚类结果散点图（2D/3D）、决策图，支持PCA降维显示
• 质量评估体系：集成轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等多种聚类质量评估指标
• 灵活数据输入：支持mat文件、txt/csv表格数据及矩阵变量直接输入

使用方法

1. 数据准备：准备N×D维的数据矩阵，其中N为样本数，D为特征维度
2. 参数设置：可选择设置截断距离dc、聚类中心数量、密度计算方法等参数
3. 运行聚类：执行主程序，系统将自动计算局部密度和相对距离
4. 中心选择：在决策图中确认或手动选择聚类中心
5. 结果分析：查看聚类结果可视化图形和质量评估报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：4GB以上（用于处理大规模数据集）

文件说明

主程序文件整合了密度峰值聚类的完整流程，具备数据读取与预处理、局部密度计算（支持双模式）、相对距离计算、决策图生成与中心点识别、聚类分配、结果可视化以及质量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。