使用Matlab进行聚类分析的实战代码示例

"该资源提供了一段可直接运行的聚类分析代码，使用MATLAB进行数学建模。代码中包含了生成多组数据、绘制二维散点图、拟合高斯混合模型(GMM)以及对数据点进行聚类的步骤。标签涉及到matlab编程、数学建模和聚类分析。" 在聚类分析中，我们通常的目标是根据数据的相似性将数据点分组成不同的簇。这段代码展示了如何使用MATLAB进行这个过程，特别是通过高斯混合模型（GMM）来实现。 1. **数据生成**： 代码首先使用`rng`函数设置随机数生成器的种子，确保每次运行结果的一致性。然后，通过`rand`和`mvnrnd`函数生成三类不同分布的数据点，每类具有不同的均值(`mu`)和协方差矩阵(`sigma`)。`mvnrnd`函数用于从多变量正态分布中抽取样本。 2. **数据可视化**： `scatter`函数用于绘制二维散点图，展示生成的数据分布。这里创建了三个图形窗口（P1，P6，P7），分别用于显示原始数据点和后续处理的结果。 3. **高斯混合模型(GMM)拟合**： 使用`gmdistribution.fit`函数拟合一个三成分的GMM到数据集`X`。`statset`函数设置选项，'Display'设为'off'表示在拟合过程中不显示迭代信息。 4. **概率密度函数(PDF)描绘**： `ezcontour`和`ezsurf`函数用来绘制GMM的PDF（概率密度函数）图，显示在二维平面上的概率分布。这有助于理解GMM如何解释数据的分布。 5. **聚类**： `cidx3`是`gmdistribution.fit`返回的分类索引，它指示每个数据点属于哪个高斯分量。根据这些索引，将数据点分为三个簇（cluster1，cluster2，cluster3）。 6. **后验概率表示**： `posterior`函数计算每个数据点属于每个GMM分量的概率，然后在三维图上用不同颜色表示各簇的后验概率分布。 这段代码是聚类分析的一个基础示例，它演示了如何利用MATLAB和GMM进行数据分组，同时提供了可视化聚类结果的方法。这种技术广泛应用于各种领域，如模式识别、数据挖掘和机器学习，尤其是在数据无法预先指定类别的情况下。