matlab层次聚类曲线图

以下是使用Matlab进行层次聚类并绘制曲线图的示例代码：

% 导入数据
data = load('data.mat');
X = data.X;

% 进行层次聚类
Z = linkage(X, 'average'); % 使用平均连接法
c = cluster(Z, 'MaxClust', 3); % 将数据划分为3个簇

% 绘制曲线图
dendrogram(Z); % 绘制层次聚类树状图
title('层次聚类树状图');

% 绘制散点图
figure;
scatter3(X(:,1), X(:,2), X(:,3), 50, c, 'filled');
xlabel('特征1');
ylabel('特征2');
zlabel('特征3');
title('层次聚类散点图');

这段代码首先导入数据，然后使用`linkage`函数进行层次聚类，其中使用了平均连接法。接下来，使用`cluster`函数将数据划分为3个簇。最后，使用`dendrogram`函数绘制层次聚类的树状图，并使用`scatter3`函数绘制散点图，其中每个数据点的颜色表示所属的簇。

相关问题

matlab确定聚类数目代码

在MATLAB中，您可以使用以下代码来确定聚类数目：

% 加载数据
load fisheriris
X = meas;

% 计算不同聚类数目下的SSE
K = 1:10;
sse = zeros(1,length(K));
for k = K
    [idx, C, sumd] = kmeans(X, k);
    sse(k) = sum(sumd);
end

% 绘制SSE随聚类数目变化的曲线图
figure;
plot(K,sse,'o-');
xlabel('Number of clusters (K)');
ylabel('SSE');
title('SSE vs. K');

这段代码将鸢尾花数据集加载到MATLAB中，并使用K-Means算法计算不同聚类数目下的SSE。然后，它绘制了SSE随聚类数目变化的曲线图，以帮助您确定最佳聚类簇数。

请注意，这只是一个基本的示例代码。在实际应用中，您可能需要根据数据的特点和需求进行调整和优化。

kmeans聚类算法matlab计算出聚类数量关于轮廓系数曲线

以下是使用kmeans聚类算法，计算出聚类数量关于轮廓系数的曲线的MATLAB代码示例：

% 加载数据
load fisheriris
X = meas;

% 计算轮廓系数
maxK = 10; % 聚类数量的最大值
silhouetteScores = zeros(1, maxK);
for k = 2:maxK
    idx = kmeans(X, k);
    silhouetteScores(k) = mean(silhouette(X, idx));
end

% 绘制曲线
figure;
plot(2:maxK, silhouetteScores(2:end), '-o');
xlabel('聚类数量 k');
ylabel('轮廓系数');
title('聚类数量关于轮廓系数的曲线');

在此代码中，我们使用了内置的鱼类数据集`fisheriris`，并将其存储在变量`X`中。然后，我们使用循环计算k=2到10的kmeans聚类算法并计算每个聚类数量的平均轮廓系数。最后，我们使用MATLAB的绘图功能绘制聚类数量关于轮廓系数的曲线。