峰值聚类算法(使用MATLAB实现)。-ITADN社区

基于MATLAB的峰值聚类算法

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本研究提出了一种基于MATLAB开发的创新性峰值聚类算法，旨在有效识别和分类数据中的显著特征点。通过优化聚类过程，该方法提高了复杂数据分析的准确性和效率。基于密度峰值快速搜索发现聚类中心的聚类算法的MATLAB代码提供了一种有效的方法来识别数据集中的高密度区域，并以此为基础进行聚类分析。这种方法特别适用于处理具有复杂分布的数据，能够较为准确地捕捉到不同簇之间的差异性特征。

DPCA：用Python的sklearn库实现密度峰值聚类算法

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本文介绍了如何利用Python的sklearn库实现高效的密度峰值聚类(DPCA)算法，并提供了详细的代码示例。密度峰聚类算法的Python实现使用sklearn库可以参考以下代码： ```python class DensityPeakCluster(object): Density Peak Clustering. Methods: fit: 拟合模型 plot: 绘制分类结果 Attributes: n_id: 数据行数 distance: 各数据点间的距离矩阵 dc: 密度截断阈值 rho: 各数据点的密度 nneigh: 各数据点最小上邻近密度最近邻居的距离 delta: 其他相关参数或属性可以根据具体实现添加。 ``` 这段代码定义了一个名为`DensityPeakCluster`的对象类，用于执行基于密度峰聚类算法的数据分析任务。该类包含两个主要方法：fit和plot。其中fit方法用来拟合模型并计算数据点的特征（如距离、密度等），而plot则可以绘制出分类结果以便于可视化查看。此外，这个对象还定义了一些属性来存储相关的参数或中间值，比如n_id表示样本数量，distance记录了每个数据点之间的距离矩阵信息。其他诸如dc和rho分别代表用户设置的截断阈值以及各数据点自身的密度水平等重要指标也在这里进行初始化或计算。根据具体需求还可以继续扩展和完善这个类的功能与特性。

密度峰值聚类算法.rar

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本资源提供了关于密度峰值聚类算法的研究与应用内容，包括源代码和相关文档，适用于数据挖掘和机器学习领域的研究者及学生。快速搜索和寻找密度峰值的聚类（clustering by fast search and find of density peaks），简称密度峰值聚类（density peaks clustering，DPC）算法，该算法的优点在于：不需要事先指定类簇数；能够发现非球形类簇；只有一个参数需要预先取值。

k均值聚类算法原理及MATLAB实现

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本文章详细介绍了K均值聚类算法的基本原理，并通过实例讲解了如何使用MATLAB进行该算法的具体实现。适合初学者学习参考。初始聚类中心已经给定。K均值聚类算法是一种常用的聚类方法。该算法通过迭代过程发现数据集中的K个簇，并以距离作为衡量相似性的标准。每个簇的中心是根据所在簇内所有点的平均值得到，从而用这个中心来描述整个簇的内容。它将具有较高相似度的对象归入同一类别中，可以适用于几乎所有类型的数据对象。如果一个类内的成员越接近彼此，则聚类的效果就越好。“K-均值”这个名字来源于它可以找到k个不同的簇这一特点。

基于MATLAB的K均值聚类算法实现

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本文章介绍了如何使用MATLAB软件来实施和优化K均值聚类算法，适合初学者了解数据科学中的这一重要技术。文中详细步骤帮助读者掌握该方法应用于数据分析的具体操作技巧。该实例展示了如何使用MATLAB实现K聚类算法，并从Excel表格中读取二维数据点（x,y）。用户可以自主调节类别数量进行分类操作。此压缩包包含以下文件：kmeans聚类函数（kmeans_clustering.m），测试代码（main.m）以及用于测试的数据集（testdata.xls）。该程序已在MATLAB 2019a和MATLAB 2016a版本中成功运行。

density_peak_cluster_dp_m_基于密度峰值的聚类算法DPC

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简介：Density Peak Cluster (DPC) 是一种高效的聚类算法，通过识别数据点的局部密度和相对可到达性来发现具有不同密度的数据簇。基于密度峰值的聚类算法在MATLAB中的官方程序。

Matlab中谱聚类与K均值算法的实现

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本文介绍了在Matlab环境下实现谱聚类和K均值两种经典聚类算法的方法，并通过实例分析了各自的特点及应用场景。使用MATLAB实现了k均值基本算法和谱聚类算法。数据集中包含300个二维坐标点作为待分类对象。

【MATLAB】利用MATLAB实现K-means聚类算法

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本教程详细介绍了如何使用MATLAB编程环境来实现和应用经典的K-means聚类算法。通过实例演示了数据准备、代码编写及结果分析等步骤，帮助读者掌握该算法在数据分析中的运用技巧。使用MATLAB实现K-均值聚类算法可以自由调整点集和聚类中心的个数。程序包含一些函数，如果您的MATLAB版本较低，请将文件中的函数另存为新的文件。

基于Spark的并行密度峰值聚类算法

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本研究提出了一种基于Apache Spark的大数据环境下的高效并行化密度峰值聚类算法。通过优化计算流程，实现了大规模数据集上的快速、准确聚类分析，提高了处理效率和性能表现。针对FSDP聚类算法在计算数据对象的局部密度与最小距离时因需要遍历整个数据集而导致时间复杂度较高的问题，提出了一种基于Spark的并行FSDP聚类算法SFSDP。该方法首先通过空间网格划分将待处理的数据集分割成多个大小相对均衡的数据分区；接着利用改进后的FSDP聚类算法对各分区内的数据进行并行聚类分析；最后合并各个分区生成全局簇集。实验结果表明，与原FSDP算法相比，SFSDP在大规模数据集中具有更高的效率，并且在准确性和扩展性方面表现优异。

Python中实现K均值聚类算法

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本文章详细介绍了如何在Python编程语言中实现经典的K均值（K-means）聚类算法，包括所需库的导入、数据预处理步骤以及核心代码段的解释。适合对数据分析和机器学习感兴趣的初学者阅读与实践。使用Python实现K均值聚类，并返回各个中心点到点集的距离之和，可用于调整分类个数、筛选最优的聚类。

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