matlab中dendrogram的具体用法
时间: 2023-10-05 07:09:06 浏览: 502
dendrogram是MATLAB中用于绘制树形图的函数,主要用于聚类分析和分类分析中的结果可视化。它可以将数据点按照聚类结果从上到下排列,并用线段将它们连接起来,形成一棵树状结构,方便用户对聚类结果进行直观的观察和分析。
下面是dendrogram函数的具体用法:
1. 语法
dendrogram(Z)
2. 参数说明
参数Z是一个n-1行3列的矩阵,其中Z(i,1)和Z(i,2)表示第i个节点的两个子节点,Z(i,3)表示它们之间的距离。n表示数据点的个数,也就是叶子节点的数量。
3. 返回值说明
dendrogram函数会将树形图绘制在当前图形窗口中,并返回一个长度为n的向量,其中第i个元素表示第i个叶子节点在绘制过程中的位置。
4. 示例代码
以下是一个简单的聚类分析的示例代码,它将20个随机生成的数据点按照距离进行聚类,并使用dendrogram函数绘制树形图:
```matlab
% 生成随机数据
X = rand(20,2);
% 调用linkage函数进行聚类
Z = linkage(X, 'ward');
% 绘制树形图并获取叶子节点位置
leafOrder = dendrogram(Z);
% 将叶子节点位置作为x坐标,数据点的第一个特征作为y坐标进行散点图绘制
scatter(leafOrder, X(:,1));
```
上述代码会生成一个包含树形图和散点图的图形窗口,其中树形图展示了聚类结果,散点图展示了数据点在x轴上的位置和第一个特征的值。
相关问题
matlab linkage用法
在MATLAB中,`linkage`函数用于计算数据点之间的聚类树(也称为Dendrogram),这是一种可视化聚类结果的数据结构。它主要用于层次聚类(Hierarchical Clustering)算法,如单链接(single linkage)、完全链接(complete linkage)、平均链接(average linkage)和 ward's method等。
基本语法是:
```matlab
Z = linkage(X, method)
```
- `X`:输入的数据集,通常是一个矩阵,其中每一行代表一个观测值,每一列代表一个变量。
- `method`:聚类方法的选择,可以是字符串(如'ward', 'single', 'complete', 'average'等)或对应的数值标识。常见的几种方法含义如下:
- `'ward'`:Ward's minimum variance method。
- `'single'`:单链(最小距离)。
- `'complete'`:全连接(最大距离)。
- `'average'`:平均连接(所有路径的平均距离)。
`linkage`函数返回的结果`Z`是一个二维数组,它记录了每个数据点合并过程中的祖先节点,通常用于绘制Dendrogram。你可以使用`dendrogram`函数来展示这个聚类树。
matlab中linkage函数怎么用
linkage函数是MATLAB中的聚类算法函数,用于计算给定数据集的层次聚类。其基本语法如下:
```
Z = linkage(X, method)
```
其中,X是一个大小为m×n的矩阵,表示m个样本的n维特征;method是一个字符串,表示使用的距离度量方法,常用的有:'single'、'complete'、'average'、'weighted'、'centroid'、'median'、'ward'。
函数的返回值Z是一个大小为(m-1)×3的矩阵,表示聚类结果。其中,第i行表示第i个聚类的两个子聚类合并后形成的新的聚类,前两个元素表示子聚类的编号,最后一个元素表示两个子聚类之间的距离。
例如,以下代码演示了如何使用linkage函数进行层次聚类:
```
X = rand(10, 2);
Z = linkage(X, 'average');
dendrogram(Z);
```
这段代码生成了一个大小为10×2的随机矩阵X,然后使用平均距离('average')方法计算X的层次聚类结果,并将结果绘制成一颗树状图。
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