聚类算法 matlab

在MATLAB中，有许多聚类算法可供使用。以下是一些常用的聚类算法：

1. K-means聚类算法：K-means是一种常见的无监督学习算法，将数据点分为k个不同的簇。MATLAB中的函数是`kmeans`。

2. 层次聚类算法：层次聚类算法根据数据点之间的相似性将它们组织成一个树形结构。MATLAB中的函数是`linkage`和`cluster`。

3. DBSCAN聚类算法：DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，能够识别具有不同密度的数据集中的群集。MATLAB中的函数是`DBSCAN`。

4. 谱聚类算法：谱聚类使用图论和线性代数的方法进行聚类，通过计算数据之间的相似度矩阵进行谱分解。MATLAB中的函数是`spectralcluster`。

5. 高斯混合模型聚类算法：高斯混合模型聚类是一种将数据点分配到多个高斯分布中的方法。MATLAB中的函数是`gmdistribution.fit`。

这些只是一些常见的聚类算法，在MATLAB中还有其他许多可用的聚类算法。你可以根据具体需求选择适合的算法。