MATLAB画聚类树图

时间: 2023-08-13 19:05:45 浏览: 62
您可以使用MATLAB中的函数dendrogram来画聚类树图。以下是一个简单的示例代码: ```matlab % 创建一个随机的数据集 data = rand(10, 2); % 使用linkage函数进行层次聚类 Z = linkage(data); % 使用dendrogram函数绘制聚类树图 dendrogram(Z); % 添加标题和标签 title('Cluster Dendrogram'); xlabel('Data Points'); ylabel('Distance'); % 调整图像大小 fig = gcf; fig.Position(3:4) = [300, 200]; ``` 在上面的示例中,首先创建一个随机的10x2数据集。然后使用linkage函数对数据进行层次聚类,生成一个连接矩阵Z。最后,使用dendrogram函数绘制聚类树图。您可以根据需要自定义图像的标题、标签和大小。 运行上述代码后,将会显示一个绘制了聚类树图的MATLAB图形窗口。
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在Matlab中,可以使用kmeans函数进行聚类,并使用gscatter函数绘制聚类图。以下是一个示例代码: ```matlab % 随机生成一组数据 rng(1) PntSet1 = mvnrnd(\[2 3\], \[1 0; 0 2\], 500); PntSet2 = mvnrnd(\[6 7\], \[1 0; 0 2\], 500); PntSet3 = mvnrnd(\[6 2\], \[1 0; 0 1\], 500); X = \[PntSet1; PntSet2; PntSet3\]; % kmeans聚类 K = 3; \[idx, C\] = kmeans(X, K); % 配色 colorList = \[0.4 0.76 0.65; 0.99 0.55 0.38; 0.55 0.63 0.80\]; % 绘制散点图 figure() hold on for i = 1:K scatter(X(idx==i, 1), X(idx==i, 2), 80, 'filled', ... 'LineWidth', 1, 'MarkerEdgeColor', \[1 1 1\]*.3, 'MarkerFaceColor', colorList(i, :)); end % 坐标区域修饰 ax = gca; ax.LineWidth = 1.4; ax.Box = 'on'; ax.TickDir = 'in'; ax.XMinorTick = 'on'; ax.YMinorTick = 'on'; ax.XGrid = 'on'; ax.YGrid = 'on'; ax.GridLineStyle = '--'; ax.XColor = \[.3, .3, .3\]; ax.YColor = \[.3, .3, .3\]; ax.FontWeight = 'bold'; ax.FontName = 'Cambria'; ax.FontSize = 11; % 图例 legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Cluster 3') % 图片输出 figW = 800; % 图片宽度 figH = 600; % 图片高度 set(gcf, 'PaperUnits', 'points'); set(gcf, 'PaperPosition', \[0 0 figW figH\]); print('cluster_plot.png', '-r300', '-dpng'); ``` 这段代码会生成一个散点图,其中不同颜色的点表示不同的聚类簇。你可以根据需要调整代码中的参数,如数据生成方式、聚类数目、配色方案等,以满足你的需求。最后,代码会将绘制的图像保存为名为"cluster_plot.png"的PNG文件。 #### 引用[.reference_title] - *1* [MATLAB | kmeans聚类如何绘制更强的聚类边界(决策边界)](https://blog.csdn.net/slandarer/article/details/127071211)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [MATLAB 按组聚类绘图gscatter](https://blog.csdn.net/qq_43108090/article/details/123957360)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [Matlab进阶绘图第8期—聚类/分类散点图](https://blog.csdn.net/qq_26447137/article/details/129612483)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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要在MATLAB中绘制聚类分析的树状图,可以使用`dendrogram`函数。下面是一个简单的示例代码: ```matlab % 示例数据 data = rand(50, 10); % 50个样本,10个特征 % 执行层次聚类分析 clusterTree = linkage(data, 'average'); % 使用平均链接法构建聚类树 % 绘制树状图 dendrogram(clusterTree); ``` 这段代码会将聚类树绘制成树状图。`dendrogram`函数接受聚类树作为输入,并自动绘制出树状图。你可以根据需要添加其他参数来自定义图像的样式和布局。 希望这能帮到你!如果还有其他问题,请随时问。

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