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      聚类分析的Matlab 程序—系统聚类(附有案例分析)

      时间:2020-04-28 05:34:13来源:金橙教程网 作者:admin8 阅读:78次 [手机版]
       

      matlab聚类分析

      聚类分析的Matlab 程序—系统聚类

      (1)计算数据集每对元素之间的距离,对应函数为pdistw.

      调用格式:Y=pdist(X),Y=pdist(X,’metric’), Y=pdist(X,’distfun’),Y=pdist(X,’minkowski’,p)

      说明:X是m*n的矩阵,metric是计算距离的方法选项:

      metric=euclIdean表示欧式距离(缺省值);

      metric=seuclidean表示标准的欧式距离;

      metric=mahalanobis表示马氏距离。

      distfun是自定义的距离函数,p是minkowski距离计算过程中的幂次,缺省值为2.Y返回大小为m(m-1)/2的距离矩阵,距离排序顺序为(1,2),(1,3),…(m-1,m),Y也称为相似矩阵,可用squareform将其转化为方阵。

      (2)对元素进行分类,构成一个系统聚类树,对应函数为linkage.

      调用格式:Z=linkage(Y), Z=linkage(Y,’method’)

      说明:Y是距离函数,Z是返回系统聚类树,method是采用的算法选项,

      如下:method=single表示最短距离(缺省值);

      complete表示最长距离;Median表示中间距离法;

      centroid表示重心法;average表示类平均法;

      ward 表示离差平方和法(Ward法)。

      (3)确定怎样划分系统聚类树,得到不同的类,对应的函数为cluster.

      调用格式:T=cluster(Z,’cutoff’,c),T=cluster(Z,’maxclust’,n)

      说明:Z是系统聚类树,为(m-1)*3的矩阵,c是阈值,n是类的最大数目,

      maxclust是聚类的选项,cutoff是临界值,决定cluster函数怎样聚类。

      例题1 利用系统聚类法对5个变量进行分类。

      matlab程序

      %Matlab运行程序:
      X=[20,7;18,10;10,5;4,5;4,3];
      Y=pdist(X);
      SF=squareform(Y);
      Z=linkage(Y,’single’);
      dendrogram(Z);%显示系统聚类树
      T=cluster(Z,'maxclust',3)
      

      例题2

      %例2的程序设计:
      X=[1 1;1 2;6 3;8 2;8 0];
      Y=pdist(X);
      SF=squareform(Y);
      Z=linkage(Y,'single');
      dendrogram(Z);
      T=cluster(Z,'maxclust',3)

      聚类分析案例

      ? ? 根据第三产业国内生产总值的9 项指标,对华东地区6 省1 市进行分类,原始数据如下表:

      ?

      %Matlab程序如下:
      X=[244.42    412.04   459.63    512.21  160.45    43.51     89.93    48.55   48.63
      435.77    724.85   376.04    381.81  210.39    71.82   150.64     23.74  188.28
      321.75    665.80   157.94    172.19  147.16    52.44     78.16     10.90    93.50                                                                       
      152.29    258.60     83.42      85.10    75.74    26.75     63.47       5.89    47.02                                                                
      347.25    332.59   157.32    172.48  115.16    33.80     77.27       8.69    79.01                                                                    
      145.40    143.54     97.40    100.50    43.28    17.71     51.03       5.41    62.03                                                                  
      442.20    665.33    411.89   429.88   115.07   87.45   145.25     21.39  187.77 ]';
      Y=pdist(X);
      SF=squareform(Y);
      Z=linkage(Y,'average');
      dendrogram(Z);
      T=cluster(Z,'maxclust',3)
      

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