层次聚类和meanshift

层次聚类和MeanShift都是常见的聚类算法。
层次聚类是一种自下而上或自上而下的聚类方法，它将数据点逐渐合并成越来越大的簇，直到所有数据点都被合并到一个簇中。层次聚类可以分为凝聚层次聚类和分裂层次聚类两种方法。
MeanShift聚类是一种基于密度的聚类方法，它通过不断地移动数据点，使得数据点向密度最大的区域聚集。MeanShift聚类不需要预先指定聚类数目，可以自适应地确定聚类数目。
代码示例：

% MeanShift聚类示例
load('data.mat'); % 加载数据
X = data(:,1:2); % 取前两列数据
bandwidth = 1.5; % 设置带宽参数
[clustCent,point2cluster,clustMembsCell] = MeanShiftCluster(X',bandwidth); % 进行MeanShift聚类
% 绘制聚类结果
figure;
colors = 'rgbcmk';
for i = 1:length(clustMembsCell)
    index = clustMembsCell{i};
    plot(X(index,1),X(index,2),[colors(mod(i,6)+1) 'o']);
    hold on;
end
plot(clustCent(:,1),clustCent(:,2),'kx','MarkerSize',10,'LineWidth',3);
title('MeanShift聚类结果');