Matlab聚类分析(Cluster Analyses)
来源:互联网 发布:ps淘宝全屏海报尺寸 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 14:44
1.Matlab中相关函数介绍
1.1 pdist函数
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’:
‘jaccard’: ‘chebychev’:Chebychev距离。
1.2 squareform 函数
1.3 linkage函数
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)
1.4 dendrogram函数
1.5 cophenetic 函数
cophene检验一定算法下产生的二叉聚类树和实际情况的相符程度,就是检测二叉聚类树中各元素间的距离和pdist计算产生的实际的距离之间有多大的相关性,另外也可以用inconsistent表示量化某个层次的聚类上的节点间的差异性。
1.6 cluster 函数
1.7 clusterdata 函数
T=clusterdata(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聚类程序的设计
2.1 方法一:一次聚类法
X=[11978 12.5 93.5 31908;…;57500 67.6 238.0 15900];
T=clusterdata(X,0.9)
2.2 方法二和方法三设计流程:分步聚类
Step1
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);
Y2=pdist(X2); %计算距离
Step2
Z2=linkage(Y2);
Step3
C2=cophenet(Z2,Y2); //0.94698
Step4 创建聚类,并作出谱系图
T=cluster(Z2,6);
0 1
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