MATLAB实现的聚类分析与系统步骤详解

本资源是一份关于聚类分析及其MATLAB实现的PPT资料，主要涵盖以下几个关键知识点： 1. **样品（变量）相近性度量**：聚类分析的核心是度量样本或变量之间的相似性，这一步骤涉及选择合适的统计量来衡量它们间的亲和力。这些度量方法对于后续的分类至关重要。 2. **谱系聚类法**：这种方法基于样本间的距离计算，将性质相近的样本逐步合并形成新的类别。在MATLAB中，这可能涉及到诸如单链接、全链接、层次聚类等算法的实现。 3. **快速聚类法**：这是一种迭代的过程，通过不断合并距离最近的类别，直到达到预设的类数或满足某种停止条件。MATLAB提供了内置的函数如`linkage`和`cluster`来支持快速聚类。 4. **系统聚类分析步骤**：包括计算样本间的距离、初始化单个类别、合并最亲近的类别、更新类别间的距离并重复此过程，直到所有样本归类。MATLAB中的`distmatrix`和`clusterdata`函数可以协助进行系统聚类。 5. **系统聚类分析方法**：这是最常见的聚类方法，利用样本间的相似度递进合并，直至形成一个大类别。MATLAB提供了丰富的可视化工具如`dendrogram`来展示聚类过程和结果。 6. **函数使用**：在MATLAB中进行聚类分析时，会用到如`dist`、`ward`、`complete`等函数，以及`kmeans`或`fitclust`函数进行K-means聚类，`gmdistribution`进行Gaussian mixture model (GMM) 聚类等。 7. **R型聚类分析**：针对变量（指标）的分类，R型聚类有助于理解变量之间的相互关系以及变量组合的影响，这在探索数据结构和变量间复杂关联时非常有用。 这份PPT资料不仅介绍了聚类分析的基本概念和原理，还提供了如何在MATLAB环境中实际操作和应用的实例，对于希望深入理解和运用聚类分析技术的人来说是一份宝贵的参考资料。