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聚类分析实验一、Matlab提供了两种方法进行聚类分析。一种是利用clusterdata函数对样本数据进行一次聚类,其缺点为可供用户选择的面较窄,不能更改距离的计算方法;另一种是分步聚类:(1)找到数据集合中变量两两之间的相似性和非相似性,用pdist函数计算变量之间的距离;(2)用linkage函数定义变量之间的连接;(3)用cophenetic函数评价聚类信息;(4)用cluster函数创建聚类。二、程序2.1一次聚类法X=[1197812.593.531908;…;5750067.6238.015900];T=clusterdata(X,0.9)2.2分步聚类Step1寻找变量之间的相似性用pdist函数计算相似矩阵,有多种方法可以计算距离,进行计算之前最好先将数据用zscore函数进行标准化。X2=zscore(X);%标准化数据Y2=pdist(X2);%计算距离Step2定义变量之间的连接Z2=linkage(Y2);Step3评价聚类信息C2=cophenet(Z2,Y2);//0.94698Step4创建聚类,并作出谱系图T=cluster(Z2,6);H=dendrogram(Z2);实验报告实验程序如下:实验数据:一次聚类:实验结果分析:由实验结果可知一共分为4类。分布聚类:实验结果表明分布聚类能快速分析不规则的多数据序列,并且获得的聚类结果的质量与其他算法接近。总结在学习的过程中发现聚类算
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