science上密度峰值聚类算法源码

资 源 简 介

science上密度峰值聚类算法源码

详 情 说 明

密度峰值聚类(DPC)是一种基于数据点局部密度和相对距离的非监督学习算法，最初发表于2014年《Science》期刊。该算法的核心思想是：聚类中心通常具有两个特征——较高的局部密度，以及与更高密度点之间较远的距离。

算法实现主要包含三个关键步骤： 局部密度计算：对每个数据点，统计其周围邻域内其他点的数量，常用高斯核函数或截断距离法进行平滑处理 相对距离计算：对于每个点，找到所有密度比它高的数据点中的最小距离，密度最高的点则选择全局最远距离 决策图筛选：通过绘制密度-距离二维散点图（决策图），人工选取右上角的离群点作为聚类中心

原论文配套的MATLAB实现包含两个重要组件：核心聚类算法模块和S1标准测试数据集。该数据集是人工生成的二维分布数据，包含15个高斯分布的簇，常被用于验证聚类算法对非球形分布数据的处理能力。在实现细节上，源码采用了向量化计算优化密度矩阵运算，并通过KD树结构加速近邻搜索。

相比传统K-Means，DPC的优势在于自动确定簇数量，且能识别任意形状的簇。但需要注意两个参数选择：截断距离dc的取值会影响密度计算灵敏度，而可视化决策图的质量直接影响中心点选取准确性。后续改进算法如FKNN-DPC通过引入模糊K近邻机制提升了噪声环境下的稳定性。