matlab层次聚类

在MATLAB中进行层次聚类可以使用`clusterdata`函数或者`linkage`函数。以下是使用这两个函数的示例：

1. 使用`clusterdata`函数：

% 创建一个随机数据集
data = rand(100, 2);

% 使用欧氏距离进行层次聚类
clusters = clusterdata(data, 'maxclust', 3, 'distance', 'euclidean');

% 可视化聚类结果
gscatter(data(:,1), data(:,2), clusters);

2. 使用`linkage`函数：

% 创建一个随机数据集
data = rand(100, 2);

% 计算数据的距离矩阵
distMatrix = pdist(data);

% 使用平均连接法进行层次聚类
linkageMatrix = linkage(distMatrix, 'average');

% 根据树状图选择聚类个数
dendrogram(linkageMatrix);

% 根据聚类个数分组数据
clusters = cluster(linkageMatrix, 'maxclust', 3);

% 可视化聚类结果
gscatter(data(:,1), data(:,2), clusters);

这两种方法都可以用于层次聚类，具体选择哪一种方法取决于你的需求和数据集的特点。

相关问题

matlab 层次聚类

在Matlab中进行层次聚类可以使用多个函数，其中包括pdist、linkage、dendrogram、cluster、clusterdata、cophenet和inconsistent等函数。这些函数可以帮助我们完成层次聚类的过程。具体来说，使用pdist函数可以计算数据之间的距离，linkage函数将距离矩阵转化为一个树状结构，dendrogram函数用于绘制聚类结果的树状图，cluster函数用于执行聚类操作，clusterdata函数可以将数据集进行聚类处理，cophenet函数可以计算层次聚类的相关系数，inconsistent函数可以计算聚类的不一致性。根据引用内容和，这些函数可以在Matlab中使用来实现层次聚类算法。而引用中提到的是一份简单明了的层次聚类算法的笔记内容，其中的代码在Matlab R2015b版本上进行了验证并且可行。

matlab层次聚类代码

当然，我可以为您提供一个简单的 MATLAB 层次聚类的代码示例。请注意，这是一个基本的示例，您可能需要根据您的数据进行适当的修改。

% 生成示例数据
data = [1, 1; 1.5, 2; 3, 4; 5, 7; 3.5, 5; 4.5, 5; 3.5, 4.5];

% 计算距离矩阵
distMatrix = pdist(data);

% 进行层次聚类
tree = linkage(distMatrix);

% 绘制树状图
dendrogram(tree);

% 设置聚类数目
numClusters = 2;

% 根据给定的聚类数目划分聚类结果
clusters = cluster(tree, 'MaxClust', numClusters);

% 显示聚类结果
disp(clusters);

这个示例代码中，我们首先生成一个二维数据集 `data`。然后，通过计算数据集的距离矩阵 `distMatrix`，利用这个距离矩阵进行层次聚类。接下来，我们可以绘制层次聚类树状图，以便更好地理解聚类结果。最后，我们可以选择一个合适的聚类数目 `numClusters`，通过 `cluster` 函数将数据集划分为对应的聚类。

请注意，这只是一个示例代码，您可能需要根据您的数据和具体需求进行适当的修改。