matlab中cluster();

`cluster()` 是 MATLAB 中用于聚类分析的函数。它可以将数据点分成具有相似特征的几个簇（cluster）。

`cluster()` 函数的基本语法如下：

idx = cluster(linkage_matrix, 'maxclust', k)
idx = cluster(linkage_matrix, 'cutoff', c)

其中，`linkage_matrix` 是一个 n-by-2 的矩阵，表示各数据点之间的距离和关系；`k` 表示要得到的簇的数量，`c` 表示距离的截断值（只有距离小于截断值的数据点才会被分到同一个簇）。

`cluster()` 函数的返回值 `idx` 是一个 n-by-1 的向量，表示每个数据点所属的簇的编号。

例如，以下示例代码将使用 `cluster()` 将一个随机生成的数据集分为 3 个簇：

% 生成随机数据
data = randn(100,2);

% 计算距离矩阵
dist_mat = pdist(data);

% 构建连接矩阵
linkage_mat = linkage(dist_mat);

% 使用 cluster() 进行聚类
idx = cluster(linkage_mat, 'maxclust', 3);

% 绘制聚类结果
scatter(data(:,1), data(:,2), 10, idx);

运行以上代码，将得到一个由三个不同颜色的点组成的图形，表示分为三个簇的聚类结果。

相关问题

matlab中cluster函数

在Matlab中，cluster函数用于对数据进行聚类分析。它可以根据指定的聚类方法和距离度量来将数据分成不同的群组。该函数的基本语法如下：

idx = cluster(method, data, varargin)

其中，method是一个字符串，表示要使用的聚类方法，常见的方法包括：
- 'single'：单链接聚类
- 'complete'：完全链接聚类
- 'average'：平均链接聚类
- 'ward'：瓦德聚类

data是一个n-by-p的矩阵，表示n个样本的p维特征数据。

varargin是一个可选的参数列表，可以用来指定其他的聚类参数，例如距离度量等。

该函数的输出是一个长度为n的向量idx，表示每个样本所属的聚类群组。群组用整数值来表示，例如1表示第一个群组，2表示第二个群组，以此类推。

需要注意的是，cluster函数在Matlab的统计和机器学习工具箱中提供。如果你还没有安装这个工具箱，需要先安装并加载它才能使用cluster函数。

matlab中cluster函数原理

### Matlab中的Cluster函数

在Matlab中，`cluster` 函数用于执行聚类分析并分配簇标签给数据点。此函数通常与层次聚类算法一起使用，在这种情况下，它基于 `linkage` 函数创建的树状图来定义簇[^1]。

#### 输入参数说明

该函数接受两个主要输入参数：

- **Z**: 这是由 `linkage` 函数返回的矩阵，包含了关于如何连接观测值的信息。
- **T**: 表示阈值或最大距离，用来决定哪些节点应该被分到同一个簇内；也可以是一个字符串指定特定的方法如 'maxclust' 来控制生成多少个簇[^2]。

当 T 是数值时，表示链接之间的截断水平，即任何具有更短的距离（小于等于 T 的值）都会被认为是同一组的一部分。如果 T 设置为 ‘cutoff’ 或者其他预设选项，则会按照不同的逻辑来进行划分[^3]。

#### 输出解释

输出 Z 成为了一个新的向量 C, 它指定了原始观察样本所属的类别编号。每一个唯一的整数代表了一个独立的群集成员身份。例如，C 中的第一个元素对应于原数据集中第一个样品所在的群体标识符[^4]。

% 假设有如下数据 X 和通过 linkage 得到的结果 ztree
X = rand(10, 2); % 随机生成二维空间内的十个点作为例子
ztree = linkage(X);

% 使用 cluster 函数进行分类
clusters = cluster(ztree,'MaxClust',3);
disp(clusters);

上述代码展示了怎样利用 `cluster` 函数配合 `linkage` 对一组随机分布的数据点实施三次分割操作，并打印出最终获得的三个不同簇所含有的对象索引列表[^5]。