som和k-means组合聚类对距离矩阵进行聚类matlAB代码

以下是使用SOM和K-means组合聚类对距离矩阵进行聚类的MATLAB代码示例：
% 生成距离矩阵（示例）
distance_matrix = [0 1 2; 1 0 3; 2 3 0];

% 使用SOM进行特征映射
som_shape = [10 10]; % SOM的形状
som = selforgmap(som_shape);
som = train(som, distance_matrix(:)'); % 训练SOM

% 获取SOM的输出层权重
output_weights = som.IW{1,1};

% 将SOM输出层权重转换为特征向量
features = reshape(output_weights, [], size(output_weights, 3));

% 使用K-means对特征向量进行聚类
k = 2; % 聚类的簇数
[idx, ~] = kmeans(features, k);

% 获取聚类结果
cluster_labels = idx';

disp(cluster_labels);
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这段代码首先生成一个距离矩阵作为输入数据。然后，使用MATLAB自带的selforgmap函数来创建一个自组织映射网络（SOM）并训练它来对输入数据进行特征映射。接着，将SOM的输出层权重转换为特征向量，并使用kmeans函数对特征向量进行K-means聚类。最后，获取聚类结果并打印输出。
请注意，这只是一个示例代码，你需要根据你自己的数据和需求进行相应的修改。