matlab 广义线性模型聚类程序

可以使用MATLAB中的“Generalized Linear Mixed Models”（广义线性混合模型）来进行聚类分析。这个工具箱提供了一种基于最大似然估计的方法来估计模型参数，可以用于聚类分析、分类、回归、生存分析等多个领域。以下是一个简单的示例代码，展示如何使用GLMM进行聚类分析：

% 导入数据
data = readtable('data.csv');

% 创建GLMM模型
glme = fitglme(data, 'y ~ x1 + x2 + x3 + (1|group)', 'Distribution', 'normal', 'Link', 'identity');

% 预测每个数据点属于哪个聚类
y_pred = predict(glme, data);

% 对预测结果进行聚类
idx = kmeans(y_pred, 3);

% 可视化聚类结果
scatter3(data.x1, data.x2, data.x3, 10, idx, 'filled');
xlabel('x1');
ylabel('x2');
zlabel('x3');

这个示例代码假设数据已经保存在"data.csv"文件中，并且包含三个自变量"x1"、"x2"、"x3"和一个因变量"y"。代码首先使用"fitglme"函数创建一个GLMM模型，其中"y ~ x1 + x2 + x3"表示因变量"y"可以由自变量"x1"、"x2"、"x3"线性组合得到，"(1|group)"表示每个数据点属于一个"group"，这个"group"是一个随机效应。然后使用"predict"函数预测每个数据点的响应值，最后使用"kmeans"函数对预测结果进行聚类。