三维层次聚类分析matlab

三维层次聚类分析是一种用于对三维数据进行聚类的方法。在这个方法中，数据被分成不同的簇，每个簇包含相似的数据点。这种方法可以帮助我们理解数据的结构和模式，并找到数据中的群组。

在引用\[1\]中的代码中，首先生成了两个具有不同均值和协方差矩阵的高斯分布样本。然后使用scatter3函数将这些样本在三维空间中绘制出来，其中一个类别用红色圆圈表示，另一个类别用星号表示。

在引用\[2\]中的代码中，首先读取了一个名为data.txt的原始数据文件，并将数据分别存储在X、Y、Z和L变量中。然后使用scatter3函数将数据点在三维空间中绘制出来，并使用不同的符号表示不同的类别。

在引用\[3\]中的代码中，首先生成了两个具有不同均值和协方差矩阵的高斯分布样本。然后将这些样本合并为一个矩阵，并使用FunK_mean3D函数对数据进行三维层次聚类分析。最后使用scatter3函数将聚类结果绘制出来，并使用不同的符号和颜色表示不同的簇。

综上所述，这些代码片段展示了在Matlab中进行三维层次聚类分析的方法，并通过绘图将聚类结果可视化。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [模式识别实验1](https://blog.csdn.net/qq_45222550/article/details/120401199)[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进阶绘图第9期—三维聚类散点图](https://blog.csdn.net/qq_26447137/article/details/129704413)[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]
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