聚类分析怎么做matlab
时间: 2023-07-19 08:10:03 浏览: 56
在Matlab中进行聚类分析有多种方法,常用的有层次聚类分析和K均值聚类分析。以下是这两种方法的简单介绍:
1. 层次聚类分析(Hierarchical Clustering Analysis):
层次聚类分析是一种基于树状结构的聚类方法。它将所有的样本看做是一个个独立的类,然后逐步合并类,形成一个树状结构。在合并的过程中,可以使用不同的距离度量方法,如欧氏距离、曼哈顿距离等。Matlab中可以使用函数“linkage”实现层次聚类分析。例如:
```matlab
load fisheriris; % 加载数据集
D = pdist(meas); % 计算样本间的距离
Z = linkage(D); % 计算类与类之间的距离
c = cluster(Z,'maxclust',3); % 将样本划分为3个簇
gscatter(meas(:,1),meas(:,2),c); % 绘制聚类结果
```
2. K均值聚类分析(K-Means Clustering Analysis):
K均值聚类分析是一种常用的基于距离的聚类方法。它将样本划分为K个簇,使得同一簇内的样本彼此之间的距离尽可能小,不同簇之间的距离尽可能大。Matlab中可以使用函数“kmeans”实现K均值聚类分析。例如:
```matlab
load fisheriris; % 加载数据集
[idx,C] = kmeans(meas,3); % 将样本划分为3个簇
gscatter(meas(:,1),meas(:,2),idx); % 绘制聚类结果
```
这里的“idx”表示每个样本所属的簇编号,“C”表示每个簇的中心点坐标。