MATLAB系统聚类分析函数详解

"MATLAB实用教程，涵盖了系统聚类分析的常用函数，包括pdist、squareform、linkage、dendrogram、cophenet、cluster和clusterdata，以及MATLAB的基础知识，如数据类型、桌面环境和帮助系统。" 在MATLAB中，系统聚类分析是一种常用的数据分析方法，用于对数据集中的对象进行分组，以发现潜在的结构或关系。以下是对描述中提到的函数的详细说明： 1. **pdist**: 这个函数用于计算数据集中每对观测值之间的距离，支持多种距离度量，如欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。这些距离矩阵是系统聚类分析的基础。 2. **squareform**: 该函数用于转换距离矩阵的形式。当距离矩阵以三角形形式存储时，可以使用此函数将其转换为完整的方形矩阵，反之亦然。这在处理大型数据集时非常有用，因为它可以节省内存。 3. **linkage**: 此函数执行系统聚类算法，如单链、全链、平均链等，生成一个称为系统树或聚类树的矩阵，它描述了数据对象之间的层次关系。 4. **dendrogram**: 通过linkage函数生成的聚类树可以用dendrogram函数可视化，形成冰柱图。这种图形可以帮助用户直观地理解聚类结构，并确定合适的聚类数量。 5. **cophenet**: 这个函数用于计算Cophenetic相关系数，它衡量的是在系统聚类中，任意两个对象间的实际距离与其在聚类树上的距离之间的相关性。较高的Cophenetic相关系数意味着聚类结果较好。 6. **cluster**: 根据linkage函数的输出，cluster函数可以将数据对象分配到特定的聚类中，生成最终的分类结果。 7. **clusterdata**: 类似于cluster函数，但clusterdata可以直接对数据进行操作，创建分类，它通常用于基于数据属性的分类任务。 除了系统聚类分析，描述中还提到了MATLAB的基础知识，包括其作为一款强大的计算和图形平台的特点，如简单易学、高效代码、强大的计算和绘图能力，以及可扩展性。MATLAB的桌面环境包括命令窗口、命令历史、工作空间和当前目录浏览器，这些都是进行编程和数据分析的重要组成部分。MATLAB的帮助系统提供了丰富的文档和在线资源，方便用户学习和查找函数信息。 在数据类型方面，MATLAB支持各种数据结构，如常数、变量、数组（包括矩阵）、字符串、多维数组、结构体、单元数组和函数句柄。变量的创建无需预先声明类型，MATLAB还提供了各种内置常数，如浮点精度eps、最大浮点数realmax、最小浮点数realmin，以及圆周率pi等。此外，MATLAB还有处理特殊数值如inf（无穷大）和NaN（非数字）的机制。对于数组，MATLAB允许直接构造、增量构造或使用linspace等函数来创建。 MATLAB提供了全面的工具和功能，既适合系统聚类分析等高级统计任务，也适用于基础的数据处理和计算。