matlab层次聚类树上色

在MATLAB中，可以使用dendrogram函数来绘制层次聚类树，并使用colorthreshold参数来为不同的聚类分配不同的颜色。以下是一个示例代码：

% 生成随机数据
X = rand(50, 3);

% 进行层次聚类
Z = linkage(X, 'ward');

% 绘制层次聚类树
dendrogram(Z, 0, 'ColorThreshold', 0.8)

% 给不同的聚类分配不同的颜色
[h, t, perm] = dendrogram(Z, 0);
set(h, 'Color', 'k')
color = lines(max(perm));
for i = 1:length(h)
    set(h(i), 'Color', color(perm(i), :))
end

这段代码将生成一个随机的3维数据集，并进行层次聚类。然后，使用dendrogram函数绘制聚类树，并使用colorthreshold参数将聚类分配到不同的颜色中。最后，使用lines函数生成一组颜色，并将它们分配给不同的聚类。

相关问题

使用matlab完成层次聚类算法(最小生成树算法)

层次聚类算法是一种基于距离的聚类算法，它能够将数据集分成不同的组或类，且该算法具有无监督性，不需要事先知道样本类别，适用于大规模数据集和不均匀分布的数据。最小生成树算法是一种重要的优化算法，它可以用于求解图论中的最小生成树问题，也可用于层次聚类中。

在Matlab中，我们可以使用statistical toolbox中的函数clusterdata来实现层次聚类，该函数实现了最小生成树算法。

首先，我们需要准备好数据，将数据存放在一个矩阵中，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。然后，我们可以使用clusterdata函数来进行聚类，指定距离度量方式和层次聚类方法，例如：

idx = clusterdata(data,'Linkage','complete','Distance','euclidean','Criterion','distance');

其中，data为数据矩阵，'Linkage'参数指定层次聚类使用的距离度量方式，'Distance'参数指定最小生成树使用的距离度量方式，'Criterion'参数指定用于决策划分簇的准则。

最后，我们可以使用gscatter函数将聚类结果可视化出来，例如：

gscatter(data(:,1),data(:,2),idx);

该函数将会把两个特征分别作为X和Y坐标轴，将数据点按照聚类结果分别用不同颜色的点表示出来。

综上所述，Matlab中使用clusterdata函数实现层次聚类算法非常简单，只需准备好数据，指定距离度量方式和选取层次聚类方法即可。

matlab 分级聚类

### MATLAB 中实现层次聚类算法

#### 数据准备
为了在MATLAB中执行层次聚类，首先需要准备好待分析的数据集。对于二维平面上的80个点来说，可以创建一个包含这些坐标位置的矩阵[^1]。

% 创建随机分布的80个二维点作为示例数据
data = rand(80, 2);

#### 距离度量选择
接下来要定义用于衡量不同对象间差异性的标准——即距离函数的选择。常用的距离计算方式有欧几里得距离、曼哈顿距离等，在此采用默认设置即可满足大多数情况下的需求。

#### 构建邻接矩阵并进行聚类操作
使用`pdist`命令来计算每一对观测值之间的距离，并通过`linkage`指令基于所选链接准则（如最短路径法、最长路径法或平均链路法）建立簇间的连接关系，从而形成一棵表示嵌套分组结构的树形图。

% 计算两两点之间欧式距离
D = pdist(data);

% 使用'ward'方法构建系统发生树
Z = linkage(D,'ward');

#### 可视化结果 - 绘制树状图 (Dendrogram)
最后一步是绘制出代表最终分类状况的树状图(dendrogram)，这有助于直观展示各个样本是如何逐步被组合成更大规模群体的过程。

figure;
dendrogram(Z);
title('Hierarchical Clustering Dendrogram');
xlabel('Sample Index or (Cluster Index)');
ylabel('Distance');
set(gca,'TickLabelInterpreter','none'); % 关闭刻度标签解释器以防止中文乱码等问题

#### 结果评估与应用
完成上述步骤之后，还可以进一步调整参数设定或是改变输入特征向量的形式来进行更细致的结果优化；另外也可以考虑将得到的最佳分割方案应用于其他领域内的具体问题求解当中去，比如图像处理中的颜色量化任务就非常适合运用此类技术[^2]。