matlab层次聚类算法代码

以下是一个使用Matlab实现层次聚类算法的例子：

% 示例数据
data = [1, 2; 2, 1; 5, 4; 6, 5; 10, 8; 11, 9];

% 计算距离矩阵
dist_matrix = pdist(data);

% 使用链接法进行层次聚类
linkage_tree = linkage(dist_matrix);

% 绘制树状图
dendrogram(linkage_tree);

% 设置聚类阈值并进行聚类
threshold = 2.5;
clusters = cluster(linkage_tree, 'cutoff', threshold, 'Criterion', 'distance');

% 打印聚类结果
disp(clusters);

这个例子中，我们首先定义了一个示例数据集 `data`。然后，使用 `pdist` 函数计算数据之间的距离矩阵。接下来，我们使用 `linkage` 函数基于距离矩阵构建层次聚类树。然后，使用 `dendrogram` 函数绘制聚类树的树状图。

在设置聚类阈值后，我们使用 `cluster` 函数将数据集划分为不同的聚类。最后，我们打印聚类结果。

请注意，这只是一个基本的层次聚类算法示例，你可以根据自己的需求进行修改和扩展。

相关问题

matlab的层次聚类算法代码

您好！以下是一个使用 MATLAB 实现层次聚类算法的示例代码：

% 生成样本数据
data = [1 1; 2 1.5; 3 1; 5 4; 6 5; 5.5 6];

% 计算样本间的欧氏距离
distMatrix = pdist(data);

% 使用单连接（single-linkage）方法进行层次聚类
linkageMatrix = linkage(distMatrix, 'single');

% 绘制树状图
dendrogram(linkageMatrix);

% 根据树状图确定聚类结果
clusters = cluster(linkageMatrix, 'maxclust', 2);

% 打印每个样本的聚类结果
for i = 1:length(data)
    fprintf('样本 %d 属于聚类 %d\n', i, clusters(i));
end

这段代码首先生成了一个样本数据集，然后计算样本间的欧氏距离。接下来使用单连接方法进行层次聚类，并绘制树状图。最后根据树状图确定聚类结果，并打印每个样本的聚类结果。

请注意，这只是一个简单的示例代码，您可以根据自己的需求进行修改和扩展。希望对您有帮助！如有其他问题，请随时提问。

matlab层次聚类算法

Matlab中提供了层次聚类算法的函数，可以使用`clusterdata`或`linkage`函数来实现。下面是使用这两个函数进行层次聚类的示例代码：

使用`clusterdata`函数：

% 创建样本数据
data = [1 2; 2 1; 2 4; 3 3; 5 4; 6 5];

% 层次聚类
Z = clusterdata(data, 'maxclust', 2);

% 绘制结果
dendrogram(Z);

使用`linkage`函数：

% 创建样本数据
data = [1 2; 2 1; 2 4; 3 3; 5 4; 6 5];

% 计算距离矩阵
distances = pdist(data);

% 计算连接矩阵
Z = linkage(distances);

% 绘制结果
dendrogram(Z);

这两个函数的参数可以根据具体需求进行调整，详细的使用说明可以参考Matlab的文档。