maltab 聚类算法

Matlab中有多种聚类算法可以使用。其中一种常用的是二叉聚类算法。二叉聚类算法通过计算变量之间的距离，并使用linkage函数定义变量之间的连接，然后使用cophenetic函数评价聚类信息，最后使用cluster函数进行聚类。\[2\]在二叉聚类算法中，可以使用cophenetic检验算法产生的二叉聚类树和实际情况的相符程度，即检测二叉聚类树中各元素间的距离和实际的距离之间的相关性。此外，还可以使用inconsistent函数来量化某个层次的聚类上的节点间的差异性。\[1\]

在Matlab中，聚类算法的结果通常以一个(M-1)*3的矩阵Z返回，其中前两列为索引标识，表示哪两个序号的样本可以聚为同一类，第三列为这两个样本之间的距离。对于每次新产生的类，可以使用M+1、M+2、...来标识。\[3\]

总之，Matlab提供了丰富的聚类算法和相应的函数，可以根据具体需求选择合适的算法进行聚类分析。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [MATLAB聚类算法](https://blog.csdn.net/weixin_42937161/article/details/129593227)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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