层次聚类分组matlab代码

层次聚类是一种将数据对象划分成不重叠的子集，并按照一定的层次关系组织成一棵树的聚类方法。在层次聚类中，可以使用凝聚层次聚类算法来实现。凝聚层次聚类算法的思想是，初始时将每个数据点作为一个簇，然后逐步合并距离最近的两个簇，直到所有的数据点都被合并为一个簇或达到停止条件。

以下是一个可能的层次聚类分组的MATLAB代码：

% 假设数据集为X，其中每一行表示一个数据对象
X = ...

% 计算数据点之间的距离或相似度
D = pdist(X);
% 或者使用其他距离度量方法，如欧氏距离、曼哈顿距离等

% 使用凝聚层次聚类算法进行聚类
Z = linkage(D, 'average');
% 'average'表示使用平均距离作为簇之间的距离度量
% 还可以使用其他距离度量方法，如'complete'、'single'等

% 根据指定的阈值或簇的数量提取聚类结果
T = cluster(Z, 'MaxClust', k);
% 'MaxClust'表示指定聚类的最大簇数量为k
% 还可以使用其他方法选择聚类结果，如根据阈值'threshold'

% 输出聚类结果
disp(T);

以上MATLAB代码中，X是一个数据集，每一行表示一个数据对象。首先计算数据点之间的距离或相似度，然后使用凝聚层次聚类算法进行聚类。Z是一个聚类树，表示簇之间的合并顺序和距离。最后，根据指定的阈值或簇的数量提取聚类结果，并输出结果T，其中T是一个向量，表示每个数据点所属的簇。

请注意，以上代码只是一个示例，具体的层次聚类分组的MATLAB代码可能会根据具体需求进行调整和修改。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [[层次聚类算法matlab]初识聚类算法:K均值、凝聚层次聚类和DBSCAN](https://blog.csdn.net/weixin_32251071/article/details/116165661)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [层次分析matlab代码-msd-languages:MillionSong数据集中的musicXmatch词典的语言聚类](https://download.csdn.net/download/weixin_38545768/18999903)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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