层次聚类 matlab代码
时间: 2024-06-17 12:02:18 浏览: 19
层次聚类是一种无监督学习的聚类算法,它通过计算数据点之间的相似度或距离来构建聚类树,从而将数据点划分为不同的聚类簇。在Matlab中,可以使用自带的Statistics and Machine Learning Toolbox中的函数来实现层次聚类。
以下是一个简单的层次聚类的Matlab代码示例:
```matlab
% 导入数据
data = load('data.mat');
X = data.X;
% 计算距离矩阵
distMatrix = pdist(X);
% 构建层次聚类树
linkageTree = linkage(distMatrix);
% 根据树状图进行聚类
numClusters = 3; % 设置聚类簇的数量
clusters = cluster(linkageTree, 'MaxClust', numClusters);
% 可视化结果
gscatter(X(:,1), X(:,2), clusters);
```
上述代码中,首先导入数据,然后计算数据点之间的距离矩阵。接下来,使用`linkage`函数构建层次聚类树。最后,使用`cluster`函数根据设定的聚类簇数量将数据点划分为不同的簇,并使用`gscatter`函数可视化聚类结果。
相关问题
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:
```matlab
% 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%"]
[ .reference_list ]
层次聚类算法matlab代码
以下是一个简单的层次聚类算法的Matlab代码示例:
```matlab
% 生成随机数据
data = rand(20, 3);
% 计算距离矩阵
distMat = pdist(data);
% 进行层次聚类
Z = linkage(distMat);
% 绘制树状图
dendrogram(Z);
% 按照给定的阈值进行聚类
T = cluster(Z, 'Cutoff', 0.5);
```
以上代码中,我们首先生成了一个20行3列的随机数据矩阵。然后使用`pdist`函数计算出数据点之间的距离矩阵。接着,我们使用`linkage`函数进行层次聚类,得到一个聚类树的链接矩阵`Z`。最后,使用`dendrogram`函数绘制聚类树的树状图,并使用`cluster`函数按照给定的阈值0.5进行聚类。`cluster`函数会返回一个长度为20的向量,其中每个元素表示对应数据点所属的簇的编号。
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