聚类分析matlab代码.doc
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2022-07-05
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提供系列函数用于聚类分析，归纳起来具体方法有如下：
方法一：直接聚类，利用 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，该方法的使用者无需了解聚类的原理和过程，但是聚类效果受限制。
方法二：层次聚类，该方法较为灵活，需要进行细节了解聚类原理，具体需要进行如下过程处理：
（）找到数据集合中变量两两之间的相似性和非相似性，用 函数计算变量之间的距离；（）用
函数定义变量之间的连接；（）用 函数评价聚类信息；（）用 函数创建
聚类。
方法三：划分聚类，包括 均值聚类和 中心聚类，同样需要系列步骤完成该过程，要求使用者对聚
类原理和过程有较清晰的认识。
接下来，介绍 中的相关函数和相关聚类方法。
1．Matlab 中相关函数介绍
函数
调用格式： ! "
说明：用 ‘! 指定的方法计算 数据矩阵中对象之间的距离。’
：一个 !# 的矩阵，它是由 ! 个对象组成的数据集，每个对象的大小为 。
! 取值如下：
$ ：欧氏距离（默认）；‘ ：标准化欧氏距离；
$! ：马氏距离；‘% ：布洛克距离；
$!& ：明可夫斯基距离；‘ ：
$ ： ‘!! ：
$' ： ‘%( ：)%( 距离。
*+! 函数
调用格式：,*+!"
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。
函数
调用格式：, ! "
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