系统聚类法matlab

系统聚类法（Systematic Clustering）是一种在MATLAB中用于数据分组的技术，它通常用于无监督学习，目的是将相似的数据点聚集在一起形成簇。在MATLAB中，最常用的一种系统聚类方法可能是k-means算法，这是一种迭代的划分方法，通过不断调整各个簇中心（质心）的位置，使得每个样本点与其所属簇中心的距离最小化。

步骤大致包括以下几个：
1. **选择K值**：确定想要找到的簇的数量k，这通常是需要用户提供的。
2. **初始化簇中心**：随机选择或指定k个初始簇中心。
3. **分配样本到簇**：计算每个样本点到所有簇中心的距离，并将其归入最近的簇。
4. **更新簇中心**：对每个簇内所有的样本点求平均，作为新的簇中心。
5. **迭代过程**：重复步骤3和4，直到簇中心不再显著改变，或者达到预设的最大迭代次数。

除了k-means，还有其他聚类算法如谱聚类、DBSCAN等也可在MATLAB的 Statistics and Machine Learning Toolbox 中使用。