matlab聚类算法代码

以下是一个简单的 MATLAB 聚类算法代码示例：

% 生成随机数据
data = rand(100, 2);

% 使用 k-means 算法进行聚类
k = 3; % 聚类数目
[idx, C] = kmeans(data, k);

% 可视化聚类结果
figure;
scatter(data(:,1), data(:,2), [], idx, 'filled');
hold on;
scatter(C(:,1), C(:,2), 100, 'k', 'filled');

这段代码生成了一个包含 100 个随机数据点的数据集，并使用 k-means 算法将其分为 3 类。最后，使用散点图可视化了聚类结果。

相关问题

matlab中dbscan聚类算法代码

DBSCAN（Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法，它将具有足够密度的区域划分为簇，并将稀疏区域划分为噪声。MATLAB中提供了DBSCAN聚类算法的实现，可以方便地进行实验和分析。下面是MATLAB中实现DBSCAN聚类的代码示例。

首先，需要加载数据集。以下代码使用MATLAB内置的鸢尾花数据集：

data = load('fisheriris.mat');
X = data.meas;

接下来，构建DBSCAN对象。可以设置参数如下：

- Epsilon：半径阈值，用于决定一个点的邻域范围；
- MinPts：密度阈值，用于决定一个点是否为核心点；

epsilon = 0.5;
minPts = 5;
IDX = DBSCAN(X,epsilon,minPts);

最后，可以绘制结果。以下代码使用不同颜色表示不同的聚类簇：

gscatter(X(:,1),X(:,2),IDX);
title(['DBSCAN Clustering (\epsilon = ' num2str(epsilon) ', MinPts = ' num2str(minPts) ')']);
xlabel('Sepal length');
ylabel('Sepal width');

这是MATLAB中使用DBSCAN聚类算法的简单示例。可以使用不同的数据集和参数值对其进行扩展和优化。

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。