matlab 聚类分析
时间: 2023-10-04 11:07:02 浏览: 47
在lab中进行聚类分析,可以使用kmeans函数。使用方法是kmeans(输入矩阵,分类个数k)。如果需要对数据进行标准化,可以使用normalize函数,其中kind参数代表归一化方式,1代表Min-Max标准化,2代表Z-score标准化。具体的标准化代码如下:
```matlab
function [normalized_data] = normalize(source_data, kind)
if nargin < 2
kind = 1; % 默认进行Min-Max标准化
end
[m, n] = size(source_data);
normalized_data = zeros(m, n);
% Min-Max标准化(Min=0,Max=1)
if kind == 1
for i = 1:n
ma = max(source_data(:, i));
mi = min(source_data(:, i));
normalized_data(:, i) = (source_data(:, i) - mi) / (ma - mi);
end
end
% Z-score标准化
if kind == 2
for i = 1:n
mea = mean(source_data(:, i));
st = std(source_data(:, i));
normalized_data(:, i) = (source_data(:, i) - mea) / st;
end
end
end
```
另外,在进行聚类分析之前,最好先使用zscore函数对数据进行标准化,然后使用pdist函数计算相似矩阵。相关问题如下:
相关问题:
1. Matlab中如何使用kmeans函数进行聚类分析?
2. 如何使用normalize函数对数据进行标准化?
3. 如何使用pdist函数计算相似矩阵?