matlab聚类分析代码

时间: 2023-09-15 21:18:01 浏览: 37
以下是一个简单的 MATLAB 聚类分析代码示例: ``` % 加载数据 data = load('data.txt'); % 执行层次聚类分析 dissimilarity_matrix = pdist(data); % 计算距离矩阵 linkage_matrix = linkage(dissimilarity_matrix); % 计算连结矩阵 dendrogram(linkage_matrix); % 绘制树状图 % 使用聚类分析结果对数据进行分类 clusters = cluster(linkage_matrix, 'MaxClust', 3); % 将数据分成 3 类 % 绘制分类结果 scatter(data(:,1), data(:,2), 10, clusters, 'filled'); xlabel('特征 1'); ylabel('特征 2'); title('聚类分析结果'); ``` 这段代码假设数据存储在名为 `data.txt` 的文本文件中,其中每行包含两个特征值。代码首先加载数据,然后使用 `pdist` 函数计算距离矩阵,再使用 `linkage` 函数计算连结矩阵,最后使用 `dendrogram` 函数绘制树状图。 接下来,代码使用 `cluster` 函数将数据分成 3 类,并将分类结果绘制在散点图上,每个数据点的颜色表示它所属的聚类。
相关问题

matlab聚类分析代码实现

Matlab聚类分析可以使用DBSCAN算法实现。具体实现步骤如下: 1. 创建数据文件mydata.mat,包含2列n行的数据。 2. 创建normalize函数,对数据进行标准化处理。 3. 创建DBSCAN函数,实现聚类分析。 4. 创建PlotClusterinResult函数,对聚类结果进行可视化。 5. 创建main函数,调用以上函数实现聚类分析和可视化。 其中,normalize函数可以实现两种标准化方式:Min-Max标准化和Z-score标准化。DBSCAN函数需要设置两个参数:epsilon和MinPts,分别代表邻域半径和最小点数。PlotClusterinResult函数可以将聚类结果可视化,包括不同簇的颜色和噪声点的标记。 需要注意的是,以上代码实现仅为示例,具体实现可能因数据类型和聚类算法的选择而有所不同。

matlab聚类分析代码并举个例子

下面是一个简单的 MATLAB 聚类分析代码示例,使用 k-means 算法对一个 2D 数据集进行聚类: ```matlab % 生成随机 2D 数据集 data = randn(100, 2); % 进行 k-means 聚类,分为 3 类 [idx, centers] = kmeans(data, 3); % 可视化聚类结果 scatter(data(:,1), data(:,2), [], idx); hold on; scatter(centers(:,1), centers(:,2), 100, 'k', 'filled'); hold off; ``` 在上面的代码中,我们首先生成了一个大小为 100x2 的随机数据集 `data`,然后使用 k-means 算法将数据分为 3 类,并将每个数据点的类别存储在 `idx` 中,聚类中心存储在 `centers` 中。最后,我们使用 `scatter` 函数可视化聚类结果,其中每个数据点的颜色表示其所属的类别,黑色圆圈表示聚类中心。

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