MATLAB实现基于AHC聚类算法可视化（含完整的程序和代码详解）

内容概要：本文详细介绍了如何使用 MATLAB 实现层次聚类算法（AHC），并通过可视化界面展示聚类结果。文章从项目背景、目标、挑战等方面进行了详细介绍，涵盖数据导入、预处理、聚类计算、结果可视化等多个环节。还展示了具体的 MATLAB 代码实现，包括环境准备、数据处理、AHC 算法设计、模型训练、结果可视化及质量评估等步骤。 适合人群：具备基本 MATLAB 编程能力的研究人员和数据科学家，特别是对聚类算法感兴趣的学生和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要对多维数据进行分层聚类分析的场景，例如市场分析、图像处理、生物信息学、文本分类等。项目的目标是通过可视化的工具帮助用户直观理解数据的分层结构，从而更好地进行数据分析和支持决策。 其他说明：本项目的实现不仅涵盖了 AHC 算法的具体实现细节，还包括了对计算效率和可视化的优化方法。此外，还提供了图形用户界面（GUI），使得非专业技术人员也能方便地使用这一工具。未来的改进方向包括支持更大的数据集、增加更多距离度量方式和实现三维可视化。