MATLAB 层次聚类.pdf
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2022-11-13
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MATLAB 层次聚类 应用简述
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 hierarchical clustering
2.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、linkage、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几里得距离。
这在 MATLAB 中可以通过 Y=pdist（X）实现，例如
>> X=randn(6,2)
X =
-0.4326 1.1892
-1.6656 -0.0376
0.1253 0.3273
0.2877 0.1746
-1.1465 -0.1867
1.1909 0.7258
>> plot(X(:,1),X(:,2),'bo') %给个图，将来对照聚类结果把
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~图1~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
>> Y=pdist(X)
Y =
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