matlab聚类分析,算轮廓系数的方法

在 MATLAB 中进行聚类分析时，轮廓系数是一种衡量聚类效果的指标。轮廓系数反映了一个样本点与它所在聚类的紧密程度以及与其他聚类的区分程度，其值介于[-1,1]之间，越接近1则表示聚类效果越好，越接近-1则表示聚类效果越差。

计算轮廓系数的方法如下：
1. 对每个样本点，分别计算其与同聚类其他样本点的平均距离a(i)，以及与最近邻不同聚类的所有样本点的平均距离b(i)。
2. 计算每个样本点的轮廓系数s(i) = (b(i)-a(i))/max(a(i), b(i))。
3. 计算所有样本点的平均轮廓系数s，即 s = (1/N)Σ s(i)，其中N为样本点总数。

在 MATLAB 中，常用的聚类算法包括层次聚类分析、K均值聚类、混合高斯模型聚类等，可以使用相应的工具箱或函数完成聚类分析，并计算出轮廓系数。