用Matlab编程实现运用Matlab中的一些基本矩阵计算方法通过自己编程实现聚类算法在此只讨论根据最短距离规则聚类的方法调用函数:——求矩阵最小值返回最小值所在行和列以及值的大小——比较两数大小返回较小值——用极差标准化法标准化矩阵——用绝对值距离法求距离矩阵——应用最短距离聚类法进行聚类分析——调用各子函数显示聚类结果聚类分析算法假设距离矩阵为vector a阶矩阵中最大值为max令矩阵上三角
§8.利用Matlab和SPSS软件实现聚类分析1. 用Matlab编程实现运用Matlab中的一些基本矩阵计算方法通过自己编程实现聚类算法在此只讨论根据最短距离规则聚类的方法调用函数:——求矩阵最小值返回最小值所在行和列以及值的大小——比较两数大小返回较小值——用极差标准化法标准化矩阵——用绝对值距离法求距离矩阵——应用最短距离聚类法进行聚类分析——调用各子函数显示聚类结果聚类分析算法假设距离矩
用matlab做聚类分析 t _blank 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)
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单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第4 章 聚类分析( cluster analysis)§4.1 样品(变量)相近性度量§4.2 谱系聚类法及MATLAB实现§4.3 快速聚类法计算与应用数学系中国石油大学(华东)理学院 丁永臻 2012统计方法(聚类分析):聚类分析—所研究的样本或者变量之间存在程度不同的相似性要求设法找出一些能够度量它
matlab做聚类分析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1
kmeans函数:输入为类别数量k和数据矩阵A输出为聚类结果A和迭代次数并将聚类结果数据以excel形式保存在工作路径下function km(kA)函数名里不要出现-warning off[np]=size(A)输入数据有n个样本p个属性cid=ones(kp1)聚类中心组成k行p列的矩阵k表示第几类p是属性A(:p1)=100A(:p1)=0for i=1:k cid(i:)=A(i:)
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单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级快速聚类分析(K-Means聚类分析)2011级分析化学硕士研究生左伟伟快速样本聚类的基本概念: 当要聚成的类数已知时使用快速聚类过程可以很快将观测量分到各类中去其特点是处理速度快占用内存少 K-Means Cluster执行快速样本聚类使用K均值分类法对观测量进行聚类可以完全使用系统默认值
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