matlab做聚类分析

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1、matlab做聚类分析2009-03-2720:07转载一：Matlab提供了两种方法进行聚类分析。一种是利用clusterdata函数对样本数据进行一次聚类，其缺点为可供用户选择的面较窄，不能更改距离的计算方法；另一种是分步聚类：（1）找到数据集合中变量两两之间的相似性和非相似性，用pdist函数计算变量之间的距离；（2）用linkage函数定义变量之间的连接；（3）用cophenetic函数评价聚类信息；（4）用cluster函数创建聚类。1．Matlab中相关函数介绍1.1pdist函数调用格式：Y=pdist(X,’metric’)说明：用

2、‘metric’指定的方法计算X数据矩阵中对象之间的距离。’X：一个m×n的矩阵，它是由m个对象组成的数据集，每个对象的大小为n。metric’取值如下：‘euclidean’：欧氏距离（默认）；‘seuclidean’：标准化欧氏距离；‘mahalanobis’：马氏距离；‘cityblock’：布洛克距离；‘minkowski’：明可夫斯基距离；‘cosine’：‘correlation’：‘hamming’：‘jaccard’：‘chebychev’：Chebychev距离。1.2squareform函数调用格式：Z=squareform(Y

3、,..)说明：强制将距离矩阵从上三角形式转化为方阵形式，或从方阵形式转化为上三角形式。1.3linkage函数调用格式：Z=linkage(Y,’method’)说明：用‘method’参数指定的算法计算系统聚类树。Y：pdist函数返回的距离向量；method：可取值如下：‘single’：最短距离法（默认）；‘complete’：最长距离法；‘average’：未加权平均距离法；‘weighted’：加权平均法；‘centroid’：质心距离法；‘median’：加权质心距离法；‘ward’：内平方距离法（最小方差算法）返回：Z为一个包含聚类树

4、信息的（m-1）×3的矩阵。1.4dendrogram函数调用格式：[H，T，…]=dendrogram(Z,p，…)说明：生成只有顶部p个节点的冰柱图（谱系图）。1.5cophenet函数调用格式：c=cophenetic(Z,Y)说明：利用pdist函数生成的Y和linkage函数生成的Z计算cophenet相关系数。1.6cluster函数调用格式：T=cluster(Z,…)说明：根据linkage函数的输出Z创建分类。1.7clusterdata函数调用格式：T=clusterdata(X,…)说明：根据数据创建分类。T=clusterd

5、ata(X,cutoff)与下面的一组命令等价：Y=pdist(X,’euclid’);Z=linkage(Y,’single’);T=cluster(Z,cutoff);2.Matlab程序2.1一次聚类法X=[1197812.593.531908;…;5750067.6238.015900];T=clusterdata(X,0.9)2.2分步聚类Step1寻找变量之间的相似性用pdist函数计算相似矩阵，有多种方法可以计算距离，进行计算之前最好先将数据用zscore函数进行标准化。X2=zscore(X);%标准化数据Y2=pdist(X2);

6、%计算距离Step2定义变量之间的连接Z2=linkage(Y2);Step3评价聚类信息C2=cophenet(Z2,Y2);//0.94698Step4创建聚类，并作出谱系图T=cluster(Z2,6);H=dendrogram(Z2);分类结果：{加拿大}，{中国，美国，澳大利亚}，{日本，印尼}，{巴西}，{前苏联}剩余的为一类。引自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_5a13cf680100aj18.htmlMATLAB的统计工具箱中的多元统计分析中提供了聚类分析的两种方法：1.层次聚类hierarchica

7、lclustering2.k-means聚类这里用最简单的实例说明以下层次聚类原理和应用发法。层次聚类是基于距离的聚类方法，MATLAB中通过pdist、linkage、dendrogram、cluster等函数来完成。层次聚类的过程可以分这么几步：(1)确定对象（实际上就是数据集中的每个数据点）之间的相似性，实际上就是定义一个表征对象之间差异的距离，例如最简单的平面上点的聚类中，最经常使用的就是欧几里得距离。这在MATLAB中可以通过Y=pdist（X）实现，例如>>X=randn(6,2)X=-0.43261.1892-1.6656-0.037

8、60.12530.32730.28770.1746-1.1465-0.18671.19090.7258>>plot(X(: