matlab的层次聚类算法代码
时间: 2023-09-07 07:14:10 浏览: 85
您好!以下是一个使用 MATLAB 实现层次聚类算法的示例代码:
```matlab
% 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。
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matlab层次聚类算法代码
下面是一个使用Matlab实现层次聚类算法的示例代码:
```matlab
% 创建样本数据
X = [1 1; 1.5 2; 3 4; 4 5; 3.5 2.5; 4.5 5];
% 计算样本之间的距离
D = pdist(X);
% 使用链接方法进行层次聚类
Z = linkage(D);
% 根据树状图进行聚类划分
T = cluster(Z, 'Maxclust', 2);
% 可视化聚类结果
gscatter(X(:,1), X(:,2), T);
```
在这个示例代码中,首先创建了一个包含6个样本的数据集X。然后使用`pdist`函数计算样本之间的欧氏距离,得到一个距离矩阵D。接下来,使用`linkage`函数基于距离矩阵D构建一个层次聚类树。最后,使用`cluster`函数根据树状图将样本划分成2个聚类,并使用`gscatter`函数可视化聚类结果。
请注意,这只是层次聚类算法的一个简单示例,实际应用中可能需要根据具体情况进行参数调整和结果分析。
matlab层次聚类算法
Matlab中提供了层次聚类算法的函数,可以使用`clusterdata`或`linkage`函数来实现。下面是使用这两个函数进行层次聚类的示例代码:
使用`clusterdata`函数:
```matlab
% 创建样本数据
data = [1 2; 2 1; 2 4; 3 3; 5 4; 6 5];
% 层次聚类
Z = clusterdata(data, 'maxclust', 2);
% 绘制结果
dendrogram(Z);
```
使用`linkage`函数:
```matlab
% 创建样本数据
data = [1 2; 2 1; 2 4; 3 3; 5 4; 6 5];
% 计算距离矩阵
distances = pdist(data);
% 计算连接矩阵
Z = linkage(distances);
% 绘制结果
dendrogram(Z);
```
这两个函数的参数可以根据具体需求进行调整,详细的使用说明可以参考Matlab的文档。