密度

提供一种基于密度峰值快速搜索，用于发现聚类中心的聚类算法 MATLAB 源代码。

该代码是基于 Rodriguez A, Laio A 发表在 Science 上的论文中提出的密度聚类算法实现。

这个资源库包含了我对《基于自适应密度的无监督高光谱遥感图像聚类》论文的实现，该论文参考自2014年的《Clustering by fast search and find of density peaks》。我在MATLAB中进行了大量修改，以优化参数设置和算法框架。

利用 MATLAB 开发的高级金融模型，深入了解期权定价中的风险中性密度。

密度聚类是一种无监督学习方法，通过分析数据点之间的相对密度来识别数据集中的聚类结构。这种方法特别适用于处理不规则形状、大小不一且存在噪声的数据集。在名为\"密度聚类数据集\"的压缩包中，包含多个经典数据集，用于测试和比较各种基于密度的聚类算法的效果。密度聚类算法的核心思想是将高密度区域识别为聚类，而低密度区域则作为聚类间的过渡地带。著名的算法包括DBSCAN，它能够发现任意形状的聚类。除了DBSCAN，还有OPTICS和HDBSCAN等改进型算法，用于理解数据的复杂结构和自动检测不同密度的聚类。这些数据集广泛应用于图像分割、天文数据分析和社交网络分析等领域。

基于麦克风密度的统计分析，优化阵列几何形状以提升沉浸式环境中语音信号波束形成性能。提出目标函数规则的优化算法，综合声源分布先验知识和声学场景概率描述，构建具有出色SNR性能的阵列。通过变异常规配置，克服常规阵列局限性，提供易于安装且具有良好SNR结果的阵列。

DBSCAN 的密度聚类思路，蛮适合那种形状不规则、还有点噪声的数据。你不用预先设定聚类个数，只要定个ε和MinPts就能搞定，挺适合初学者上手的。Matlab 版本的实现比较清晰，变量名啥的都能看懂，逻辑也不绕。基本结构就是循环+判断，搞懂核心对象和边界点这两个概念就能顺着走下去了。资源包叫密度聚类 20160407，里头还有 PPT，讲原理也讲应用场景，像是地理数据、图像、社交图谱这些都有提到，算是比较全面了。还有一点挺好的，运行效果直接可视化，能看到聚类是怎么分的，这对理解DBSCAN有。代码里你只需要设定一下ε和MinPts，其余的交给算法来搞定，效率还不错。如果你平时用 Matlab

基于密度的聚类方法的思路挺巧妙，不靠你事先指定簇的个数，而是看哪里数据密集就往哪儿凑。像DBSCAN、OPTICS、DENCLUE这些算法，都能搞定各种不规则的簇形，噪声点也还不错。 DBSCAN的逻辑蛮：找邻居、看密度，够密就拉进来一起玩，太稀就当噪声。适合用来图片区域、地理坐标、甚至是社交网络的社群划分。 OPTICS就比 DBSCAN 细腻点，在数据密度变化大的时候挺实用，排序之后你再来观察哪里是簇，挺有意思的。 DENCLUE是基于数学密度函数来的，思路有点偏学术，但优势是对复杂数据形态的捕捉更强，适合你那种非均匀分布的数据。 资源方面我翻了下，有不少现成的实现，Matlab、Pyth

主要了基于网格密度的聚类算法，了传统聚类算法在数据时的速度慢和边界模糊问题。其实，随着数据量的不断增加，能快速有效地对数据进行划分变得重要。这种算法通过网格的方式提高了数据效率，适合在数据量大、维度高的场景下使用。你可以用它来优化数据速度，避免传统聚类方法的瓶颈。推荐学习下相关的密度聚类算法，比如DBSCAN、密度峰值聚类等，掌握了这些可以帮你更好地复杂数据集哦！

这个功能利用核平滑函数计算每个点的概率密度估计（PDE），并且用颜色表示每个点。输入x表示X轴上的位置，y表示Y轴上的位置。varargin可用于向scatter函数发送一组指令，支持MarkerSize参数，不支持MarkerColor参数。输出h返回创建的散点对象的句柄。例如，生成数据x = normrnd(10, 1, 1000, 1); y = x * 3 + normrnd(10, 1, 1000, 1); 使用scatter_kde(x, y, '填充', 'MarkerSize', 100); 添加颜色栏cb = colorbar(); cb.Label.String = '概率