聚类分析中用matlab计算表格畸变程度K

在 MATLAB 中进行聚类分析时，可以使用 `pdist` 函数计算距离矩阵，然后使用 `linkage` 函数计算聚类的连接矩阵。在连接矩阵中，可以使用 `cophenet` 函数计算聚类的畸变程度，即 `K` 值。

下面是一个简单的示例代码，用于计算聚类的畸变程度 `K`：

% 生成随机数据
data = rand(10, 3);

% 计算距离矩阵
dist_mat = pdist(data);

% 计算连接矩阵
link_mat = linkage(dist_mat);

% 计算畸变程度K
K = cophenet(link_mat, dist_mat);

在上面的示例中，我们首先生成了一个随机的 $10 \times 3$ 的数据矩阵 `data`，然后使用 `pdist` 函数计算了数据矩阵的距离矩阵 `dist_mat`。接着，使用 `linkage` 函数计算了聚类的连接矩阵 `link_mat`。最后，使用 `cophenet` 函数计算了聚类的畸变程度 `K`。

相关问题

聚类分析中用matlab计算表格畸变程度K程序

以下是在MATLAB中计算表格畸变程度K的示例代码：

% 导入数据
data = readtable('data.xlsx');

% 获取数据表的列数
numCols = size(data, 2);

% 初始化畸变程度数组
distortions = zeros(1, numCols);

% 循环计算每个列的畸变程度
for k = 1:numCols
    % 使用k-means聚类算法进行聚类
    [~, C] = kmeans(data, k);
    
    % 计算每个数据点到其所属簇中心的距离平方和
    distances = pdist2(data, C).^2;
    [~, clusters] = min(distances, [], 2);
    sumDistances = accumarray(clusters, distances(:, k), [], @sum);
    
    % 计算畸变程度
    distortions(k) = sum(sumDistances);
end

% 绘制畸变程度随簇数k的变化图
plot(1:numCols, distortions);
xlabel('簇数k');
ylabel('畸变程度');
title('Elbow Method');

在这个代码中，我们首先从Excel文件中读取数据并存储在一个数据表中。然后我们循环计算每个列的畸变程度。对于每个列，我们使用k-means聚类算法进行聚类，并计算每个数据点到其所属簇中心的距离平方和。最后，我们将所有数据点的距离平方和相加得到畸变程度。我们将这个畸变程度存储在一个数组中，并绘制畸变程度随簇数k的变化图，以便我们可以使用“肘部方法”来确定最佳的簇数。

k-means聚类分析算法matlab代码举例

k-means聚类算法的MATLAB代码如下：

1. 定义数据集

data = [x1, y1;
        x2, y2;
        ...
        xn, yn];

2. 初始化k个聚类中心

k = 3; % 假设有3类
center = datasample(data, k, 'Replace', false);

3. 开始迭代

maxIter = 100; % 迭代次数
for i = 1:maxIter
    % 计算每个点到k个聚类中心的欧几里德距离
    dist = pdist2(data, center);
    % 将每个点分配到距离最近的聚类中心所在的类别
    [~, label] = min(dist, [], 2);
    % 更新每个聚类中心的位置，即取每个类别中所有点的均值
    for j = 1:k
        center(j, :) = mean(data(label==j, :));
    end
end

4. 结果可视化

% 将每个类别中的点用不同颜色表示出来
figure;
scatter(data(label==1, 1), data(label==1, 2), 'r');
hold on;
scatter(data(label==2, 1), data(label==2, 2), 'g');
scatter(data(label==3, 1), data(label==3, 2), 'b');
% 显示聚类中心
scatter(center(:, 1), center(:, 2), 'k', 'filled');