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1、matlab做聚类分析Matlab提供了两种方法进行聚类分析。一种是利用clusterdata函数对样木数据进行一次聚类，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Z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Z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二pdist(X,'metric')说明：用'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
2、Xn的矩阵，它是由m个对象组成的数拯集，毎个对彖的大小为nometric"取值如下:'euclidean':欧氏距离(默认)；＜scuclidcan,: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':'correlateon':^hamming':jaccard,:'chebychev':Chebychev距离。1.2squareform函数调用格式：Z=squareform(Y,..)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。1.3linkag
3、e函数调用格式:Z=1inkage(Y,'method')说明：用Fcthod'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;'civerage,: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;4wardJ:内平方距离法(最小方差算法)返回：Z为一个包含聚类树信息的(m-1)X3的矩阵。1.4dendrogram函数调用格式：［H,T,…］二dendrogram(Z,p,…)说明：生成只有顶部p
4、个节点的冰柱图(谱系图)。1.5cophenet函数调用格式：c二cophenet(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二cluster(Z,…)说明：根据1inkage函数的输出Z创建分类。1.7clusterdata函数调用格式：T二clusterdata(X,…)说明：根据数据创建分类。T=clusterdata(X,cutoff)与卜而的一组命令等价：Y=pdist(X,'euclid,);Z二linkage(Y,'single,);T=clustcr(Z,cutoff);2
5、.Matlab程序2.1一次聚类法X二[1197812.593.531908;•••;5750067.623&015900];T=clusterdata(X,0.9)2.2分步聚类Stepl寻找变量Z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Z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);%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);//0.94698Stcp4创建聚类，并作出谱系图T二cluster(Z2,
6、6);H二dendrogram(Z2);分类结果：｛加拿大｝,｛中国，美虱澳大利亚｝,｛日本，印尼｝,｛巴西｝,｛前苏联｝剩余的为-类。MATLAB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hierarchicalclustering2.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、1inkage>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
7、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儿里得距离。这在MATLAB中可以通过Y二pdist(X)实现，例如>>X=randn(6,2)X二-0.43261.1892-1.6656-0.03760.12530.32730.28770.1746-1.1465-0.18671.19090.7258»plot(X(:,1),X(:,2),'bo')%给个图，将来对照聚类结果把>>Y二pdist(X)Y二Columns1through141.73941.02671.2442
