层次聚类算法matlab

在 MATLAB 中，可以使用自带的 `clusterdata` 函数来实现层次聚类算法。该函数可以根据不同的距离度量方式和链接方式来执行层次聚类。

以下是一个示例代码，演示如何使用 MATLAB 进行层次聚类：

% 创建一个样本数据矩阵
data = [1 1; 2 2; 2 3; 4 4; 5 5; 7 7; 8 8; 9 9];

% 执行层次聚类
Z = clusterdata(data, 'Linkage', 'ward', 'Distance', 'euclidean');

% 绘制树状图
dendrogram(Z);

% 设置图形的标题和坐标轴标签
title('Hierarchical Clustering Dendrogram');
xlabel('Data Points');
ylabel('Distance');

% 设置 X 轴的刻度线不可见
set(gca,'XTickLabel',[]);

% 设置 Y 轴的刻度线不可见
set(gca,'YTickLabel',[]);

% 调整图形大小
fig = gcf;
fig.Position(3) = fig.Position(3) / 2;

在上述示例中，我们首先创建了一个样本数据矩阵 `data`，然后使用 `clusterdata` 函数执行层次聚类。通过设置 `'Linkage'` 参数为 `'ward'` 和 `'Distance'` 参数为 `'euclidean'`，我们使用 Ward 方法作为链接方式，并使用欧氏距离作为距离度量方式。然后，我们绘制了聚类结果的树状图。

你可以根据自己的数据和需求，调整代码中的参数和设置来实现层次聚类算法。