聚类分析matlab案例
时间: 2023-08-23 09:14:07 浏览: 110
以下是一个使用Matlab进行聚类分析的案例:
```matlab
% 数据准备
X = \[20,7;18,10;10,5;4,5;4,3;1,1;1,2;6,3;8,2;8,0\];
% 计算距离矩阵
Y = pdist(X);
SF = squareform(Y);
% 构建聚类树
Z = linkage(Y, 'single');
% 绘制系统聚类树
dendrogram(Z);
% 进行聚类
T = cluster(Z, 'maxclust', 3);
```
这个案例中,我们首先准备了一个包含10个样本的数据集X。然后,我们使用pdist函数计算了样本之间的距离矩阵Y,并使用squareform函数将其转换为方阵SF。接下来,我们使用linkage函数构建了聚类树Z,并使用dendrogram函数绘制了系统聚类树。最后,我们使用cluster函数对样本进行聚类,将样本分为3个簇,并将结果存储在变量T中。
这个案例展示了如何使用Matlab进行聚类分析,通过计算距离矩阵、构建聚类树和进行聚类操作,我们可以将样本分为不同的簇,从而对数据进行分类和分析。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [聚类分析的Matlab 程序—系统聚类(附有案例分析)](https://blog.csdn.net/henu111/article/details/81512314)[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^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Matlab聚类分析(Kmeans)](https://blog.csdn.net/qq_44646352/article/details/124266723)[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^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [机器学习——聚类实例 ( matlab代码 )](https://blog.csdn.net/image_fzx/article/details/80522061)[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^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]