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1、最短距离聚类的matlab实现说明：正文中命令部分可以直接在Matlab中运行，作者(Yangfd09)在MATLABR2009a(7.8.0.347)中运行通过%最短距离聚类%说明：此程序的优点在于每一步都是自己编写的，很少用matlab现成的指令，%所以更适合于初学者，有助于理解各种标准化方法和距离计算方法。%程序包含了极差标准化（两种方法）、中心化、标准差标准化、总和标准化和极大值标准化等标准化方法，%以及绝对值距离、欧氏距离、明科夫斯基距离和切比雪夫距离等距离计算方法。%=============
2、=============>>导入数据<<==============================%变量存放在data.mat中，变量名为test%数据要求：m行n列，m为要素个数，n为区域个数loaddata.mattestdata=test;%============================>>标准化<<===============================%变量初始化，m用来寻找每行的最大值，n找最小值，s记录每行数据的和[M,N]=size(testdata);m=zeros(
3、1,M);n=9999*ones(1,M);s=zeros(1,M);eq=zeros(1,M);%为m、n和s赋值fori=1:Mforj=1:Niftestdata(i,j)>=m(i)m(i)=testdata(i,j);endiftestdata(i,j)<=n(i)n(i)=testdata(i,j);ends(i)=s(i)+testdata(i,j);endeq(i)=s(i)/N;end%sigma0是离差平方和，sigma是标准差sigma0=zeros(M);fori=1:Mforj=
4、1:Nsigma0(i)=sigma0(i)+(testdata(i,j)-eq(i))^2;endendsigma=sqrt(sigma0/N);jicha=m-n;%极差标准化（两种方法）、中心化、标准差标准化、总和标准化和极大值标准化。he=sum(testdata,2);testdata_jc0=zeros(M,N);testdata_jc1=zeros(M,N);testdata_zx=zeros(M,N);testdata_std=zeros(M,N);testdata_zonghe=zero
5、s(M,N);testdata_jdzh=zeros(M,N);fori=1:Mforj=1:Ntestdata_jc1(i,j)=(testdata(i,j)-n(i))/jicha(i);testdata_jc0(i,j)=testdata(i,j)/jicha(i);testdata_zx(i,j)=testdata(i,j)-s(i)/N;testdata_std(i,j)=(testdata(i,j)-eq(i))/sigma(i);testdata_zonghe(i,j)=testdata(i
6、,j)./he(i);testdata_jdzh(i,j)=testdata(i,j)/m(i);endend%=================>>选择标准化方式，计算距离<<=========================test=testdata_jc1';%把此处修改为你需要的标准化方式，注意不要删掉转置符号“’”%testdata_jc1：极差标准化，分子减去最小值；testdata_jc0：极差标准化，不减最小值%testdata_zx：中心标准化；testdata_std：标准化擦标准化；
7、%testdata_zonghe：总和标准化；testdata_jdzh：极大值标准化。[M,N]=size(test);a='?';d_abs=zeros(M,M);d_ou0=zeros(M,M);d_qie=zeros(M,M);d_qie0=zeros(1,N);%===>>如果需要计算明科夫斯基距离，把对应程序行前面的“%”删去即可%if(1)%a=input('计算明可夫斯基距离？（Y/N）','s');%if(a=='Y'
8、
9、a=='y')%d_ming0=zeros(M,M);%p=inp
10、ut('输入参数p：','s');%p=str2double(p);%end%endfori=1:Mforj=1:Mfork=1:Nd_abs(i,j)=d_abs(i,j)+abs(test(i,k)-test(j,k));d_ou0(i,j)=d_ou0(i,j)+(test(i,k)-test(j,k))^2;d_qie0(k)=abs(test(i,k)-test(j,k));%if(a=='Y'
11、
12、a=='y')%d
