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文档简介

聚类分析1预备数据对以下10个向量进行聚类。X=[%X=rand(10,2)*54.49881.54654.10814.19253.22462.84044.08991.85213.30113.51371.70992.73291.44862.22441.70603.47282.67043.10663.63563.9741]在聚类前，应标准化数据。设X的每个列向量为V,被标准化为(V-mean(V))./std(V)X=zscore(X)绘图figureplot(X(:,1),X(:,2),'*')1fori=1:10□5毋text(X(i,1),X(i,2),i」-0£num2str(i),'FontSize',15);-14end■1£-2-1.5-1-0.5D0511.52计算向量之间的相似性Y是距离(对称)矩阵的向量表示形式Y=pdist(X,'euclidean');%还原为对称矩阵，便于调试H=squareform(Y)更高级的距离计算方式：带权的欧氏距离Y=pdist(X,@DISTFUN,[.1.3.3.2.1]);functiond=DISTFUN(XI,XJ,W)d=sqrt((XI-XJ)."2*W');3聚类树的计算与显示Z=linkage(Y,'single')聚类C1和聚类C2的距离的计算方法:'single'点间的最短距离'complete'点间的最远距离'average'点间的平均距离点/聚类编号点/聚类编号距离新聚类编号、组成2100.493511L210]140.506812L14]390.584613L39]1150.604114L2105]670.624215L67]14130.733616L2105]L39]1580.840817L678]16170.964918L2105]L39]L678]12181.368019L14]L2105]L39]L678]dendrogram(Z);%绘制聚类树

4聚类结果对聚类树，按照指定数目确定子集。T=cluster(Z,2);1221222222T=cluster(Z,3);3113122211T=cluster(Z,4);433431123343343112335聚类评价C=cophenet(Z,Y);%相聚系数计算方法：Z((z；j-z)*匕-y))C=—vjw心(Z-z)2*乙(Y-y)2i<ji<Y是向量i与向量j的距离，y是距离的均值・Z，是向量i与向量j在合并中的距离

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