matlab中linkage函数
时间: 2023-11-02 22:55:39 浏览: 277
Matlab中的linkage函数是用于聚类分析的函数,它用于计算一组数据的距离矩阵,并根据指定的连接方法计算聚类树。该函数的语法如下:
Z = linkage(X, method)
其中X是一个n×p的数据矩阵,每行代表一个样本,每列代表一个特征。method是一个字符串,表示连接方法,常用的方法有:
- 'single':最近邻连接法(最短距离)
- 'complete':最远邻连接法(最长距离)
- 'average':平均连接法
- 'centroid':质心连接法
- 'ward':沃德方差最小化法
函数返回一个(n-1)×3的矩阵Z,其中每行代表一次合并操作,前两列是被合并的两个群集的索引,第三列是合并后的群集的距离。
例如,可以使用以下代码调用linkage函数进行层次聚类:
```matlab
X = [1 2; 2 3; 3 4; 5 6; 6 7];
Z = linkage(X, 'single');
```
这将计算X中样本之间的距离矩阵,并使用最近邻连接法构建聚类树。结果将存储在Z中。
相关问题
matlab中linkage函数怎么用
linkage函数是MATLAB中的聚类算法函数,用于计算给定数据集的层次聚类。其基本语法如下:
```
Z = linkage(X, method)
```
其中,X是一个大小为m×n的矩阵,表示m个样本的n维特征;method是一个字符串,表示使用的距离度量方法,常用的有:'single'、'complete'、'average'、'weighted'、'centroid'、'median'、'ward'。
函数的返回值Z是一个大小为(m-1)×3的矩阵,表示聚类结果。其中,第i行表示第i个聚类的两个子聚类合并后形成的新的聚类,前两个元素表示子聚类的编号,最后一个元素表示两个子聚类之间的距离。
例如,以下代码演示了如何使用linkage函数进行层次聚类:
```
X = rand(10, 2);
Z = linkage(X, 'average');
dendrogram(Z);
```
这段代码生成了一个大小为10×2的随机矩阵X,然后使用平均距离('average')方法计算X的层次聚类结果,并将结果绘制成一颗树状图。
matlab的linkage函数
Linkage函数是Matlab中的分类方法之一,主要用于聚类分析,具体来说,就是用于计算相似性矩阵并进行聚类操作。该函数返回一个链接矩阵,其中包含了聚类操作的顺序以及各个聚类之间的相似度信息。需要注意的是,使用Linkage函数时,需要先对原始数据进行相似性计算,以便生成相似性矩阵,再进行聚类操作。
阅读全文
相关推荐














