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matlab聚類分析的應(yīng)用案例 matlab聚類算法實例

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matlab聚類分析的應(yīng)用案例 matlab聚類算法實例

文章插圖
聚類分析算法聚類分析又稱群分析，它是研究(樣品或指標(biāo))分類問題的一種統(tǒng)計分析方法，同時也是數(shù)據(jù)挖掘的一個重要算法 。聚類分析是由若干模式組成的，通常，模式是一個度量的向量，聚類分析以相似性為基礎(chǔ)，在一個聚類中的模式之間比不在同一聚類中的模式之間具有更多的相似性 。
對于聚類算法，大多數(shù)用SPSS軟件實現(xiàn)，通常導(dǎo)入數(shù)據(jù)，并且選擇聚類方法即可實現(xiàn)，本節(jié)借用MATLAB軟件，基于14種不同的聚類分析方法，實現(xiàn)樣品聚類 。
14種聚類方法(1)最長距離法
X=[16.214922000-8.26.2;15.79702209-20.61.9;16.312602085-17.32.8;17.214221726-9.54.6;18.818741709-4.98.0;17.916981848-4.57.5;16.39761239-4.65.6];D=pdist(X,'euclid');M=squareform(D);Z=linkage(D,'complete');H=dendrogram(Z);xlabel('City');ylabel('Scale');C=cophenet(Z,D);T=cluster(Z,3);(2) 最短距離法
X=[16.214922000-8.26.2;15.79702209-20.61.9;16.312602085-17.32.8;17.214221726-9.54.6;18.818741709-4.98.0;17.916981848-4.57.5;16.39761239-4.65.6];D=pdist(X,'euclid');M=squareform(D);Z=linkage(D,'single');H=dendrogram(Z);xlabel('City');ylabel('Scale');C=cophenet(Z,D);T=cluster(Z,'cutoff',0.8);（3）綜合聚類子程序
X=[16.214922000-8.26.2;15.79702209-20.61.9;16.312602085-17.32.8;17.214221726-9.54.6;18.818741709-4.98.0;17.916981848-4.57.5;16.39761239-4.65.6];T=clusterdata(X,0.8);Re=find(T=5)（4）重心法&標(biāo)準(zhǔn)歐氏距離
S=['福岡';'合肥';'武漢';'長沙';'桂林';'溫州';'成都'];X=[16.214922000-8.26.2;15.79702209-20.61.9;16.312602085-17.32.8;17.214221726-9.54.6;18.818741709-4.98.0;17.916981848-4.57.5;16.39761239-4.65.6];D=pdist(X,'seuclid');M=squareform(D);Z=linkage(D,'centroid');H=dendrogram(Z,'labels',S);xlabel('City');ylabel('Scale');C=cophenet(Z,D);T=cluster(Z,3);（5）重心法&歐氏距離平方
S=['福岡';'合肥';'武漢';'長沙';'桂林';'溫州';'成都'];X=[16.214922000-8.26.2;15.79702209-20.61.9;16.312602085-17.32.8;17.214221726-9.54.6;18.818741709-4.98.0;17.916981848-4.57.5;16.39761239-4.65.6];D=pdist(X,'euclid');D2=D.^2;M=squareform(D2);Z=linkage(D2,'centroid');H=dendrogram(Z,'labels',S);xlabel('City');ylabel('Scale');C=cophenet(Z,D2);T=cluster(Z,3);（6）重心法&精度加權(quán)距離
S=['福岡';'合肥';'武漢';'長沙';'桂林';'溫州';'成都'];X=[16.214922000-8.26.2;15.79702209-20.61.9;16.312602085-17.32.8;17.214221726-9.54.6;18.818741709-4.98.0;17.916981848-4.57.5;16.39761239-4.65.6];[n,m]=size(X);stdx=std(X);X2=X./stdx(ones(n,1),:);D=pdist(X2,'euclid');M=squareform(D);Z=linkage(D,'centroid');H=dendrogram(Z,'labels',S);xlabel('City');ylabel('Scale');C=cophenet(Z,D);T=cluster(Z,3);（7）最短距離法&基于主成分的標(biāo)準(zhǔn)歐式距離
S=['福岡';'合肥';'武漢';'長沙';'桂林';'溫州';'成都'];X=[16.214922000-8.26.2;15.79702209-20.61.9;16.312602085-17.32.8;17.214221726-9.54.6;18.818741709-4.98.0;17.916981848-4.57.5;16.39761239-4.65.6];[E,score,eigen,T]=princomp(X);D=pdist(score,'seuclid');M=squareform(D);Z=linkage(D,'single');H=dendrogram(Z,'labels',S);xlabel('City');ylabel('Scale');C=cophenet(Z,D);T=cluster(Z,3);（8）平均法&標(biāo)準(zhǔn)歐式距離
S=['福岡';'合肥';'武漢';'長沙';'桂林';'溫州';'成都'];X=[16.214922000-8.26.2;15.79702209-20.61.9;16.312602085-17.32.8;17.214221726-9.54.6;18.818741709-4.98.0;17.916981848-4.57.5;16.39761239-4.65.6];D=pdist(X,'seuclid');M=squareform(D);Z=linkage(D,'average');H=dendrogram(Z,'labels',S);xlabel('City');ylabel('Scale');C=cophenet(Z,D);T=cluster(Z,3);（9）權(quán)重法&標(biāo)準(zhǔn)歐式距離
S=['福岡';'合肥';'武漢';'長沙';'桂林';'溫州';'成都'];X=[16.214922000-8.26.2;15.79702209-20.61.9;16.312602085-17.32.8;17.214221726-9.54.6;18.818741709-4.98.0;17.916981848-4.57.5;16.39761239-4.65.6];D=pdist(X,'seuclid');M=squareform(D);Z=linkage(D,'weighted');H=dendrogram(Z,'labels',S);xlabel('City');ylabel('Scale');C=cophenet(Z,D);T=cluster(Z,3);（10）最短距離法&馬氏距離


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