matlab r型聚类代码
时间: 2023-11-03 07:52:16 浏览: 65
以下是一个使用Matlab进行R型聚类的示例代码:
```matlab
% 数据准备
data = [1 2; 2 1; 4 3; 5 4; 8 7; 9 8];
% 计算数据之间的距离矩阵
dist_matrix = pdist(data);
% 使用linkage函数进行层次聚类
Z = linkage(dist_matrix, 'single');
% 根据给定的阈值切割聚类树
threshold = 2.5;
clusters = cluster(Z, 'cutoff', threshold, 'criterion', 'distance');
% 绘制聚类结果
gscatter(data(:,1), data(:,2), clusters);
```
在这个示例中,我们首先准备了一个2维数据集`data`,然后计算了数据之间的距离矩阵。接下来,使用`linkage`函数进行层次聚类,生成一个聚类树`Z`。最后,可以根据给定的阈值使用`cluster`函数将聚类树切割成具体的聚类结果,并使用`gscatter`函数绘制出聚类结果。
需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要根据具体情况进行参数调整和数据处理。
相关问题
r型聚类分析matlab代码
r型聚类分析的Matlab代码如下:
```matlab
% 数据标准化
% 假设数据矩阵为A
A = \[1 2 3; 4 5 6; 7 8 9\];
A = zscore(A); % 使用zscore函数进行标准化
% 生成相似性度量矩阵
d = 1 - abs(A);
% 生成聚类树
y = linkage(d, 'average');
% 画出聚类图
dendrogram(y);
% 显示分类结果
L = cluster(y, 'maxclust', 3);
for i = 1:3
b = find(L == i);
b = reshape(b, 1, length(b));
fprintf('第%d类的有%s\n', i, int2str(b));
end
```
这段代码首先对数据进行标准化,然后根据标准化后的数据生成相似性度量矩阵。接下来,使用linkage函数生成聚类树,并使用dendrogram函数画出聚类图。最后,使用cluster函数根据聚类树信息矩阵生成聚类信息向量T,然后根据向量T显示分类结果。在这个例子中,聚类数目为3。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [MATLAB 学习 —— 聚类分析法](https://blog.csdn.net/NULL_WZK/article/details/97917542)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [聚类分析(代码篇)](https://blog.csdn.net/qq_45149408/article/details/107168874)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
文本聚类代码matlab
以下是一个简单的文本聚类代码,使用K-means算法在MATLAB中实现。
首先,我们需要准备文本数据。在这个例子中,我们使用了20个新闻组数据集,可以从网上下载。我们将每篇文章表示为一个向量,向量的每个维度表示词汇表中某个词的出现频率。
```matlab
% 准备数据
load('news20.mat'); % 加载20个新闻组数据集
data = X'; % 将数据转换为行向量
```
接下来,我们将使用K-means算法对这些向量进行聚类。我们选择聚类数为5。
```matlab
% 聚类
k = 5; % 聚类数
[idx, centers] = kmeans(data, k); % K-means算法
```
最后,我们将聚类结果可视化。我们选择使用二维主成分分析(PCA)将数据降维到二维空间中,并使用不同的颜色表示不同的聚类。
```matlab
% 可视化
colors = ['r', 'g', 'b', 'c', 'm', 'y', 'k'];
figure;
hold on;
for i = 1:k
scatter(data(idx==i,1), data(idx==i,2), colors(mod(i-1,length(colors))+1));
end
scatter(centers(:,1), centers(:,2), 'kx');
title('聚类结果');
xlabel('主成分1');
ylabel('主成分2');
legend('聚类1', '聚类2', '聚类3', '聚类4', '聚类5', '聚类中心');
```
完整代码:
```matlab
% 准备数据
load('news20.mat'); % 加载20个新闻组数据集
data = X'; % 将数据转换为行向量
% 聚类
k = 5; % 聚类数
[idx, centers] = kmeans(data, k); % K-means算法
% 可视化
colors = ['r', 'g', 'b', 'c', 'm', 'y', 'k'];
figure;
hold on;
for i = 1:k
scatter(data(idx==i,1), data(idx==i,2), colors(mod(i-1,length(colors))+1));
end
scatter(centers(:,1), centers(:,2), 'kx');
title('聚类结果');
xlabel('主成分1');
ylabel('主成分2');
legend('聚类1', '聚类2', '聚类3', '聚类4', '聚类5', '聚类中心');
```