MATLAB中聚类方法有几种
发表于:2026-11-03 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2026年11月03日,这篇文章主要介绍MATLAB中聚类方法有几种,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!14种聚类方法(1)最长距离法X=[16.21492 2000 -8.2 6.2;
千家信息网最后更新 2026年11月03日MATLAB中聚类方法有几种
这篇文章主要介绍MATLAB中聚类方法有几种,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!
14种聚类方法
(1)最长距离法
X=[16.21492 2000 -8.2 6.2; 15.7 970 2209 -20.6 1.9; 16.3 1260 2085 -17.3 2.8; 17.2 14221726 -9.5 4.6; 18.8 1874 1709 -4.9 8.0; 17.9 1698 1848 -4.5 7.5; 16.3 976 1239-4.6 5.6];D=pdist(X,'euclid');M=squareform(D);Z=linkage(D,'complete');H=dendrogram(Z);xlabel('City');ylabel('Scale');C=cophenet(Z,D);T=cluster(Z,3);(2) 最短距离法
X=[16.21492 2000 -8.2 6.2; 15.7 970 2209 -20.6 1.9; 16.3 1260 2085 -17.3 2.8; 17.2 14221726 -9.5 4.6; 18.8 1874 1709 -4.9 8.0; 17.9 1698 1848 -4.5 7.5; 16.3 976 1239-4.6 5.6];D=pdist(X,'euclid');M=squareform(D);Z=linkage(D,'single');H=dendrogram(Z);xlabel('City');ylabel('Scale');C=cophenet(Z,D);T=cluster(Z,'cutoff',0.8);(3)综合聚类子程序
X=[16.21492 2000 -8.2 6.2; 15.7 970 2209 -20.6 1.9; 16.3 1260 2085 -17.3 2.8; 17.2 14221726 -9.5 4.6; 18.8 1874 1709 -4.9 8.0; 17.9 1698 1848 -4.5 7.5; 16.3 976 1239-4.6 5.6];T=clusterdata(X,0.8);Re=find(T=5)
(4)重心法&标准欧氏距离
S=['福冈';'合肥';'武汉';'长沙';'桂林';'温州';'成都'];X=[16.21492 2000 -8.2 6.2; 15.7 970 2209 -20.6 1.9; 16.3 1260 2085 -17.3 2.8; 17.2 14221726 -9.5 4.6; 18.8 1874 1709 -4.9 8.0; 17.9 1698 1848 -4.5 7.5; 16.3 976 1239-4.6 5.6];D=pdist(X,'seuclid');M=squareform(D);Z=linkage(D,'centroid');H=dendrogram(Z,'labels',S);xlabel('City');ylabel('Scale');C=cophenet(Z,D);T=cluster(Z,3);(5)重心法&欧氏距离平方
S=['福冈';'合肥';'武汉';'长沙';'桂林';'温州';'成都'];X=[16.21492 2000 -8.2 6.2; 15.7 970 2209 -20.6 1.9; 16.3 1260 2085 -17.3 2.8; 17.2 14221726 -9.5 4.6; 18.8 1874 1709 -4.9 8.0; 17.9 1698 1848 -4.5 7.5; 16.3 976 1239-4.6 5.6];D=pdist(X,'euclid');D2=D.^2;M=squareform(D2);Z=linkage(D2,'centroid');H=dendrogram(Z,'labels',S);xlabel('City');ylabel('Scale');C=cophenet(Z,D2);T=cluster(Z,3);(6)重心法&精度加权距离
S=['福冈';'合肥';'武汉';'长沙';'桂林';'温州';'成都'];X=[16.21492 2000 -8.2 6.2; 15.7 970 2209 -20.6 1.9; 16.3 1260 2085 -17.3 2.8; 17.2 14221726 -9.5 4.6; 18.8 1874 1709 -4.9 8.0; 17.9 1698 1848 -4.5 7.5; 16.3 976 1239-4.6 5.6];[n,m]=size(X);stdx=std(X);X2=X./stdx(ones(n,1),:);D=pdist(X2,'euclid');M=squareform(D);Z=linkage(D,'centroid');H=dendrogram(Z,'labels',S);xlabel('City');ylabel('Scale');C=cophenet(Z,D);T=cluster(Z,3);(7)最短距离法&基于主成分的标准欧式距离
S=['福冈';'合肥';'武汉';'长沙';'桂林';'温州';'成都'];X=[16.21492 2000 -8.2 6.2; 15.7 970 2209 -20.6 1.9; 16.3 1260 2085 -17.3 2.8; 17.2 14221726 -9.5 4.6; 18.8 1874 1709 -4.9 8.0; 17.9 1698 1848 -4.5 7.5; 16.3 976 1239-4.6 5.6];[E,score,eigen,T]=princomp(X);D=pdist(score,'seuclid');M=squareform(D);Z=linkage(D,'single');H=dendrogram(Z,'labels',S);xlabel('City');ylabel('Scale');C=cophenet(Z,D);T=cluster(Z,3);(8)平均法&标准欧式距离
S=['福冈';'合肥';'武汉';'长沙';'桂林';'温州';'成都'];X=[16.21492 2000 -8.2 6.2; 15.7 970 2209 -20.6 1.9; 16.3 1260 2085 -17.3 2.8; 17.2 14221726 -9.5 4.6; 18.8 1874 1709 -4.9 8.0; 17.9 1698 1848 -4.5 7.5; 16.3 976 1239-4.6 5.6];D=pdist(X,'seuclid');M=squareform(D);Z=linkage(D,'average');H=dendrogram(Z,'labels',S);xlabel('City');ylabel('Scale');C=cophenet(Z,D);T=cluster(Z,3);(9)权重法&标准欧式距离
S=['福冈';'合肥';'武汉';'长沙';'桂林';'温州';'成都'];X=[16.21492 2000 -8.2 6.2; 15.7 970 2209 -20.6 1.9; 16.3 1260 2085 -17.3 2.8; 17.2 14221726 -9.5 4.6; 18.8 1874 1709 -4.9 8.0; 17.9 1698 1848 -4.5 7.5; 16.3 976 1239-4.6 5.6];D=pdist(X,'seuclid');M=squareform(D);Z=linkage(D,'weighted');H=dendrogram(Z,'labels',S);xlabel('City');ylabel('Scale');C=cophenet(Z,D);T=cluster(Z,3);(10)最短距离法&马氏距离
S=['福冈';'合肥';'武汉';'长沙';'桂林';'温州';'成都'];X=[16.21492 2000 -8.2 6.2; 15.7 970 2209 -20.6 1.9; 16.3 1260 2085 -17.3 2.8; 17.2 14221726 -9.5 4.6; 18.8 1874 1709 -4.9 8.0; 17.9 1698 1848 -4.5 7.5; 16.3 976 1239-4.6 5.6];D=pdist(X,'mahal');M=squareform(D);Z=linkage(D,'single');H=dendrogram(Z,'labels',S);xlabel('City');ylabel('Scale');C=cophenet(Z,D);T=cluster(Z,3);(11)重心法&标准化数据的的欧式距离
S=['福冈';'合肥';'武汉';'长沙';'桂林';'温州';'成都'];X=[16.21492 2000 -8.2 6.2; 15.7 970 2209 -20.6 1.9; 16.3 1260 2085 -17.3 2.8; 17.2 14221726 -9.5 4.6; 18.8 1874 1709 -4.9 8.0; 17.9 1698 1848 -4.5 7.5; 16.3 976 1239-4.6 5.6];[n,m]=size(X);mv=mean(X);st=std(X);x=(X-mv(ones(n,1),:))./st(ones(n,1),:);D=pdist(X,'euclid');M=squareform(D);Z=linkage(D,'centroid');H=dendrogram(Z,'labels',S);xlabel('City');ylabel('Scale');C=cophenet(Z,D);T=cluster(Z,3);(12)最长距离法&欧式距离
S=['福冈';'合肥';'武汉';'长沙';'桂林';'温州';'成都'];X=[16.21492 2000 -8.2 6.2; 15.7 970 2209 -20.6 1.9; 16.3 1260 2085 -17.3 2.8; 17.2 14221726 -9.5 4.6; 18.8 1874 1709 -4.9 8.0; 17.9 1698 1848 -4.5 7.5; 16.3 976 1239-4.6 5.6];D=pdist(X,'euclid');M=squareform(D);Z=linkage(D,'complete');[H tPerm]=dendrogram(Z,'labels',S);xlabel('City');ylabel('Scale');C=cophenet(Z,D);T=cluster(Z,3);(13)平均法&相似系数
S=['福冈';'合肥';'武汉';'长沙';'桂林';'温州';'成都'];X=[16.21492 2000 -8.2 6.2; 15.7 970 2209 -20.6 1.9; 16.3 1260 2085 -17.3 2.8; 17.2 14221726 -9.5 4.6; 18.8 1874 1709 -4.9 8.0; 17.9 1698 1848 -4.5 7.5; 16.3 976 1239-4.6 5.6];D=pdist(X,'cosine');M=squareform(D);Z=linkage(D,'centroid');T=dendrogram(Z,'labels',S);xlabel('City');ylabel('Scale');C=cophenet(Z,D);T=cluster(Z,3);(14)最短距离法&基于主成分的标准欧式距离
S=['福冈';'合肥';'武汉';'长沙';'桂林';'温州';'成都'];X=[16.21492 2000 -8.2 6.2; 15.7 970 2209 -20.6 1.9; 16.3 1260 2085 -17.3 2.8; 17.2 14221726 -9.5 4.6; 18.8 1874 1709 -4.9 8.0; 17.9 1698 1848 -4.5 7.5; 16.3 976 1239-4.6 5.6];[E,score,eigen,T]=princomp(X);PCA=[score(:,1),score(:,2)];D=pdist(PCA,'seuclid');M=squareform(D);Z=linkage(D,'single');H=dendrogram(Z,'labels',S);xlabel('City');ylabel('Scale');C=cophenet(Z,D);T=cluster(Z,3);以上是"MATLAB中聚类方法有几种"这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!希望分享的内容对大家有帮助,更多相关知识,欢迎关注行业资讯频道!
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