层次聚类matlab实现

在 MATLAB 中，可以使用 `linkage` 和 `cluster` 函数实现层次聚类。

1. `linkage` 函数：该函数用于计算数据集中各个数据点之间的距离，并生成一个距离矩阵，用于后续的聚类分析。`linkage` 函数有多种计算距离的方法，如欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。

2. `cluster` 函数：该函数用于对距离矩阵进行聚类分析，并生成聚类结果。`cluster` 函数可以实现两种聚类方法，即自顶向下的凝聚层次聚类和自底向上的分裂层次聚类，其中自顶向下的凝聚层次聚类是层次聚类的典型方法。

以下是一个示例代码，以欧氏距离和凝聚层次聚类为例：

% 生成随机数据集
data = rand(20, 3);

% 计算距离矩阵
dist = pdist(data, 'euclidean');
% 计算关联矩阵
link = linkage(dist, 'ward');
% 绘制谱系图
dendrogram(link);

% 对数据进行聚类分析
clusters = cluster(link, 'maxclust', 3);
% 打印聚类结果
disp(clusters);

在上述代码中，首先生成一个随机的 20 行 3 列的数据集，然后使用 `pdist` 函数计算数据集中各个数据点之间的欧氏距离，并生成一个距离矩阵 `dist`。接着，使用 `linkage` 函数计算关联矩阵 `link`，并使用 `dendrogram` 函数绘制谱系图，以便观察聚类结果。最后，使用 `cluster` 函数对距离矩阵进行聚类分析，并生成一个长度为 20 的聚类结果向量 `clusters`，其中 `maxclust` 参数指定了最大聚类数为 3。

需要注意的是，在实际应用中，需要根据数据集的特点和聚类分析的目的选择合适的距离计算方法、关联矩阵计算方法和聚类数目等参数，并进行参数调整和模型优化。