matlab层次聚类算法代码

下面是一个使用Matlab实现层次聚类算法的示例代码：

% 创建样本数据
X = [1 1; 1.5 2; 3 4; 4 5; 3.5 2.5; 4.5 5];

% 计算样本之间的距离
D = pdist(X);

% 使用链接方法进行层次聚类
Z = linkage(D);

% 根据树状图进行聚类划分
T = cluster(Z, 'Maxclust', 2);

% 可视化聚类结果
gscatter(X(:,1), X(:,2), T);

在这个示例代码中，首先创建了一个包含6个样本的数据集X。然后使用`pdist`函数计算样本之间的欧氏距离，得到一个距离矩阵D。接下来，使用`linkage`函数基于距离矩阵D构建一个层次聚类树。最后，使用`cluster`函数根据树状图将样本划分成2个聚类，并使用`gscatter`函数可视化聚类结果。

请注意，这只是层次聚类算法的一个简单示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行参数调整和结果分析。

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。

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代码实现：

% 生成随机数据
X = randn(100,2);

% 计算距离矩阵
D = pdist(X);

% 应用层次聚类算法
Z = linkage(D);

% 绘制树状图
dendrogram(Z);

% 根据距离阈值分割聚类
T = cluster(Z,'cutoff',1.5);

% 绘制聚类结果
gscatter(X(:,1),X(:,2),T);

以上代码将生成一个具有100个数据点的随机数据集，并将其用作输入，然后使用pdist函数计算距离矩阵。接下来，使用linkage函数将距离矩阵转换为层次聚类树，并使用dendrogram函数绘制结果。最后，使用cluster函数根据距离阈值将数据集划分为多个聚类，并使用gscatter函数绘制聚类结果。