brich聚类的matlab代码

以下是一个简单的基于k-means算法的brich聚类的MATLAB代码示例：

% 生成随机数据
X = randn(100, 2);
% 设置聚类数量和阈值
k = 3;
threshold = 0.5;
% 初始化聚类中心
centers = X(randperm(size(X, 1), k), :);
% 迭代聚类过程
while true
    % 计算每个样本到每个聚类中心的距离
    distances = pdist2(X, centers);
    % 找到每个样本最近的聚类中心
    [~, labels] = min(distances, [], 2);
    % 计算每个聚类的平均值，并更新聚类中心
    for i = 1:k
        centers(i, :) = mean(X(labels == i, :), 1);
    end
    % 计算聚类中心之间的距离
    center_distances = pdist2(centers, centers);
    % 找到距离最小的一对聚类中心
    [min_distance, min_index] = min(center_distances(:));
    [row, col] = ind2sub([k, k], min_index);
    % 如果最小距离大于阈值，则停止聚类
    if min_distance > threshold
        break;
    end
    % 合并最近的两个聚类，并更新聚类中心
    merged = [X(labels == row, :); X(labels == col, :)];
    centers(row, :) = mean(merged, 1);
    centers(col, :) = NaN;
    labels(labels == col) = row;
end
% 可视化聚类结果
gscatter(X(:, 1), X(:, 2), labels);

这个代码示例中，我们首先生成了一个随机的二维数据集，然后设置了聚类数量和阈值，并初始化了聚类中心。接下来，我们使用k-means算法迭代地将数据集分配到聚类中心，并更新聚类中心以最小化聚类内部的平方误差。在每次迭代中，我们还计算了聚类中心之间的距离，并找到最近的两个聚类中心进行合并，直到最小距离大于阈值为止。最后，我们使用gscatter函数可视化了聚类结果。