"Clustering by fast search and find of density peaks"Matlab实现

资 源 简 介

应用背景 "Clustering by fast search and find of density peaks"是2014年6月份在《Science》期刊上发表的的一篇论文，论文中提出了一种非常巧妙的聚类算法。用matlab实现了文中的算法 关键技术 该算法是基于这样的假设：类簇中心被具有较低局部密度的邻居点包围，且与具有更高密度的任何点有相对较大的距离。对于每一个数据点，要计算两个量：点的局部密度和该点到具有更高局部密度的点的距离，而这两个值都取决于数据点间的距离。

详 情 说 明

在2014年6月份的《Science》期刊上发表的论文“Clustering by fast search and find of density peaks”中，提出了一种聚类算法，该算法是基于这样的假设：类簇中心被具有较低局部密度的邻居点包围，且与具有更高密度的任何点有相对较大的距离。该算法是非常巧妙的，对于每一个数据点，需要计算两个量：点的局部密度和该点到具有更高局部密度的点的距离，而这两个值都取决于数据点间的距离。

用Matlab实现文中的算法，可以应用于各种应用背景。例如，在生物学中，该算法可以用于基因组学，帮助科学家研究基因之间的相似性。在社交网络分析中，该算法可以用于识别用户之间的关联，并将其应用于社交媒体推荐系统中。此外，该算法还可以用于图像分析和计算机视觉领域，帮助计算机自动识别和分类图像。