matlab聚类实验,数据挖掘实验（七）Matlab实现聚类算法【clusterdata / kmeans】

聚类是一种常用的数据挖掘技术，它可以将相似的数据点归为一类，从而帮助我们发现数据之间的内在关系。在 Matlab 中，聚类算法的实现主要有两种方式：clusterdata 和 kmeans。

## clusterdata

clusterdata 函数是 Matlab 自带的聚类分析函数，可以对数据进行层次聚类、k-means 聚类等多种聚类分析方法，并且支持不同的距离度量方法。以下是该函数的基本用法：

% 加载数据
load fisheriris

% 使用层次聚类对数据进行聚类
Z = linkage(meas, 'ward');
c = cluster(Z, 'Maxclust', 3);

% 可视化聚类结果
gscatter(meas(:,1), meas(:,2), c)

上述代码中，我们加载了 Iris 数据集，并使用层次聚类对其进行了聚类分析。具体来说，我们首先使用 `linkage` 函数计算样本间的距离，再使用 `cluster` 函数将样本分成 3 类，并使用 `gscatter` 函数将聚类结果可视化。

除了层次聚类，clusterdata 函数还支持 k-means 聚类、密度聚类等多种聚类分析方法。以下是一个使用 k-means 聚类的例子：

% 加载数据
load fisheriris

% 使用 k-means 聚类对数据进行聚类
c = kmeans(meas, 3);

% 可视化聚类结果
gscatter(meas(:,1), meas(:,2), c)

上述代码中，我们使用 `kmeans` 函数对 Iris 数据集进行了聚类分析，并使用 `gscatter` 函数将聚类结果可视化。需要注意的是，k-means 聚类需要指定聚类个数，这里我们将其设为 3。

## kmeans

除了 clusterdata 函数外，Matlab 还提供了 kmeans 函数来实现 k-means 聚类算法。该函数的基本用法如下：

% 加载数据
load fisheriris

% 使用 k-means 聚类对数据进行聚类
[idx, C] = kmeans(meas, 3);

% 可视化聚类结果
gscatter(meas(:,1), meas(:,2), idx)

上述代码中，我们使用 `kmeans` 函数对 Iris 数据集进行了聚类分析，并返回了聚类结果和聚类中心。需要注意的是，kmeans 函数的返回值为两个，第一个为样本的类别标签，第二个为聚类中心。

除了基本用法外，kmeans 函数还支持设置初始聚类中心、距离度量方法等多种参数，具体可以参考 Matlab 官方文档。

总的来说，clusterdata 和 kmeans 函数都是 Matlab 中常用的聚类算法实现方式。需要根据具体问题来选择使用哪种方法，并根据实验结果来评估聚类算法的性能。