层次聚类算法matlab代码

以下是一个简单的层次聚类算法的Matlab代码示例：

% 生成随机数据
data = rand(20, 3);

% 计算距离矩阵
distMat = pdist(data);

% 进行层次聚类
Z = linkage(distMat);

% 绘制树状图
dendrogram(Z);

% 按照给定的阈值进行聚类
T = cluster(Z, 'Cutoff', 0.5);

以上代码中，我们首先生成了一个20行3列的随机数据矩阵。然后使用`pdist`函数计算出数据点之间的距离矩阵。接着，我们使用`linkage`函数进行层次聚类，得到一个聚类树的链接矩阵`Z`。最后，使用`dendrogram`函数绘制聚类树的树状图，并使用`cluster`函数按照给定的阈值0.5进行聚类。`cluster`函数会返回一个长度为20的向量，其中每个元素表示对应数据点所属的簇的编号。

相关问题

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。

无监督聚类算法matlab代码

无监督聚类算法是一种通过计算数据之间的相似性来自动将数据分组的算法。在MATLAB中可以使用各种无监督聚类算法，比如k均值聚类、层次聚类、密度聚类等。下面是一个简单的使用k均值聚类算法的MATLAB代码示例：

% 生成随机数据
data = rand(100, 2);

% 设置聚类数
k = 3;

% 使用k均值聚类算法
[idx, C] = kmeans(data, k);

% 绘制聚类结果
figure;
scatter(data(:,1), data(:,2), 10, idx, 'filled');
hold on;
plot(C(:,1), C(:,2), 'kx', 'MarkerSize', 15, 'LineWidth', 3);
hold off;

在这个示例中，首先生成了一个包含100个样本、2个特征的随机数据。然后设置聚类数为3，使用MATLAB内置的kmeans函数进行聚类操作。kmeans函数会返回每个样本所属的簇的索引idx，以及每个簇的中心点C。最后通过绘制散点图的方式展示了聚类的结果，不同颜色的点表示不同的簇，黑色的叉号表示每个簇的中心点。

这段代码演示了如何使用MATLAB来实现无监督聚类算法，通过简单的几行代码就可以对数据进行聚类分析，非常方便和高效。当然，除了k均值聚类，MATLAB还提供了其他无监督聚类算法的函数和工具，可以根据具体的需求选择合适的算法进行使用。