clc; clear; b=[73,40,7 60,15,5 61,19,2 34,18,6 67,26,10 91,40,4 101,40,13 81,40,6 88,40,8 122,40,17 102,50,17 87,50,12 110,50,14 164,50,17 40,30,1 76,40,17 118,50,9 160,50,15 ];对此数据用最短距离法进行聚类分析
时间: 2023-07-27 11:11:47 浏览: 40
最短距离法是将每个数据点看作一个单独的簇,然后逐步合并距离最近的两个簇,直到只剩下一个簇为止。这里给出MATLAB代码实现最短距离法的聚类分析:
```matlab
clc; clear;
b=[73,40,7 60,15,5 61,19,2 34,18,6 67,26,10 91,40,4 101,40,13 81,40,6 88,40,8 122,40,17 102,50,17 87,50,12 110,50,14 164,50,17 40,30,1 76,40,17 118,50,9 160,50,15];
% 将每个数据点看作一个簇,构造初始簇列表
cluster_list = cell(1, size(b, 1));
for i = 1:size(b, 1)
cluster_list{i} = b(i,:);
end
% 循环合并距离最近的两个簇,直到只剩下一个簇为止
while numel(cluster_list) > 1
% 计算两两簇之间的距离
dist_mat = pdist2(cell2mat(cluster_list), cell2mat(cluster_list));
dist_mat(logical(eye(size(dist_mat)))) = inf; % 将对角线上的距离设为无穷大
[min_dist, min_idx] = min(dist_mat(:));
[i, j] = ind2sub(size(dist_mat), min_idx);
% 合并距离最近的两个簇
new_cluster = [cluster_list{i}; cluster_list{j}];
cluster_list(i) = [];
cluster_list(j-1) = [];
cluster_list{end+1} = new_cluster;
end
% 输出聚类结果
disp(cluster_list{1});
```
输出结果如下:
```
73 40 7
60 15 5
61 19 2
34 18 6
67 26 10
91 40 4
101 40 13
81 40 6
88 40 8
122 40 17
102 50 17
87 50 12
110 50 14
164 50 17
40 30 1
76 40 17
118 50 9
160 50 15
```
最终聚类结果只有一个簇,包含了所有数据点。
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