【聚类分析】MATLAB实现HC(层次聚类)分析

最新推荐文章于 2024-09-18 14:33:30 发布

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分类专栏：【全国大学生数学建模】文章标签： matlab 聚类机器学习

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本文介绍了如何使用MATLAB进行层次聚类分析。通过计算欧氏距离，构建距离矩阵，并利用函数进行层次聚类，最终绘制聚类树状图。此外，还讲解了如何获取聚类结果，帮助理解样本所属类别。

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MATLAB实现HC(层次聚类)分析

MATLAB中可以使用linkage函数来实现层次聚类分析。

首先，需要准备好数据，假设我们有一个 n 行 m 列的数据矩阵 data，其中每行是一个样本，每列是一个特征。我们可以将每一列视为一个变量，对它们进行层次聚类分析。

接着，使用以下代码进行层次聚类分析：

% 计算相似度矩阵
dist = pdist(data); % 计算两两样本之间的欧氏距离
sim = 1 - squareform(dist); % 将距离转换为相似度

% 进行层次聚类
method = 'average'; % 设置聚类方法为平均法
Z = linkage(sim, method); % 进行聚类并得到聚类树状图

% 绘制聚类树状图
dendrogram(Z);

其中，pdist函数用于计算两两样本之间的欧氏距离，squareform函数将距离转换为一个矩阵，linkage函数用于进行层次聚类分析，并返回聚类树状图的结果。最后ÿ

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