利用Matlab軟件實(shí)現(xiàn)聚類分析范文

1、WORD格式.可編輯§ 8 利用Matlab和SPS瞅件實(shí)現(xiàn)聚類分析1 .用Matlab編程實(shí)現(xiàn)運(yùn)用Matlab中的一些基本矩陣計(jì)算方法，通過(guò)自己編程實(shí)現(xiàn)聚類算法，在此只討論根據(jù)最短距離規(guī)則聚類的方法。調(diào)用函數(shù)：minl.m求矩陣最小值，返回最小值所在行和列以及值的大小min2.m比較兩數(shù)大小，返回較小值stdl.m用極差標(biāo)準(zhǔn)化法標(biāo)準(zhǔn)化矩陣dsl.m用絕對(duì)值距離法求距離矩陣cluster.m應(yīng)用最短距離聚類法進(jìn)行聚類分析printl.m調(diào)用各子函數(shù)，顯示聚類結(jié)果聚類分析算法假設(shè)距離矩陣為vector,a階，矩陣中最大值為max;令矩陣上三角元素等于max聚類次數(shù)=a-1,以下步驟作a

2、-1次循環(huán)：求改變后矩陣的階數(shù)，計(jì)作c專業(yè)知識(shí)整理分享WORD格式.可編輯求矩陣最小值，返回最小值所在行e和列f以及值的大小gforl=1:c,為vector(c+1,l)賦值，產(chǎn)生新類令第c+1列元素，第e行和第f行所有元素為，第e列和第f列所有元素為max源程序如下：%std1.m,用極差標(biāo)準(zhǔn)化法標(biāo)準(zhǔn)化矩陣functionstd=std1(vector)max=max(vector);%對(duì)列求最大值min=min(vector);a,b=size(vector);%矩陣大小，a為行數(shù),b為列數(shù)fori=1:aforj=1:bstd(i,j)=(vector(i,j)-min(j)/(max

3、(j)-min(j);endend%ds1.m,用絕對(duì)值法求距離functiond=ds1(vector);a,b=size(vector);d=zeros(a);fori=1:aforj=1:afork=1:bd(i,j)=d(i,j)+abs(vector(i,k)-vector(j,k);endendendfprintf('絕對(duì)值距離矩陣如下：n');disp(d)%min1.m,求矩陣中最小值，并返回行列數(shù)及其值functionv1,v2,v3=min1(vector);%v1為行數(shù)，v2為列數(shù)，v3為其值v,v2=min(min(vector');v,v1=m

4、in(min(vector);v3=min(min(vector);專業(yè)知識(shí)整理分享WORD格式.可編輯%min2.m,比較兩數(shù)大小，返回較小的值functionv1=min(v2,v3);ifv2>v3v1=v3;elsev1=v2;end%cluster.m,最短距離聚類法functionresult=cluster(vector);a,b=size(vector);max=max(max(vector);fori=1:aforj=i:bvector(i,j)=max;endend;fork=1:(b-1)c,d=size(vector);fprintf('第歐聚類：n

5、9;,k);e,f,g=min1(vector);fprintf('最小值=%g,將第%g區(qū)和第%g區(qū)并為一類，記作G%gnn',g,e,f,c+1);forl=1:cifl<=min2(e,f)vector(c+1,l)=min2(vector(e,l),vector(f,l);elsevector(c+1,l)=min2(vector(l,e),vector(l,f);endend;vector(1:c+1,c+1)=max;vector(1:c+1,e)=max;vector(1:c+1,f)=max;vector(e,1:c+1)=max;vector(f,1:c

6、+1)=max;end%print1,調(diào)用各子函數(shù)functionprint=print1(filename,a,b);%a為地區(qū)個(gè)數(shù)，b為指標(biāo)數(shù)fid=fopen(filename,'r')vector=fscanf(fid,'%g',ab);fprintf('標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果如下：n')v1=std1(vector)v2=ds1(v1);cluster(v2);專業(yè)知識(shí)整理分享WORD格式.可編輯%輸出結(jié)果print1('fname',9,7)2 .直接調(diào)用Matlab函數(shù)實(shí)現(xiàn)2.1 調(diào)用函數(shù)層次聚類法(HierarchicalCl

7、ustering)的計(jì)算步驟：計(jì)算n個(gè)樣本兩兩間的距離dj,記D構(gòu)造n個(gè)類，每個(gè)類只包含一個(gè)樣本；合并距離最近的兩類為一新類；計(jì)算新類與當(dāng)前各類的距離；若類的個(gè)數(shù)等于1,轉(zhuǎn)到5);否則回3);畫聚類圖；決定類的個(gè)數(shù)和類；Matlab軟件對(duì)系統(tǒng)聚類法的實(shí)現(xiàn)(調(diào)用函數(shù)說(shuō)明)：cluster從連接輸出(linkage)中創(chuàng)建聚類clusterdata從數(shù)據(jù)集合(x)中創(chuàng)建聚類dendrogram畫系統(tǒng)樹狀圖linkage連接數(shù)據(jù)集中的目標(biāo)為二元群的層次樹專業(yè)知識(shí)整理分享WORD格式.可編輯pdist_計(jì)算數(shù)據(jù)集合中兩兩元素間的距離(向量)squareform將距離的輸出向量形式定格為矩陣形式zsco

8、re對(duì)數(shù)據(jù)矩陣X進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理各種命令解釋(1) T=clusterdata(X,cutoff)其中X為數(shù)據(jù)矩陣，cutoff是創(chuàng)建聚類的臨界值。即表示欲分成幾類。以上語(yǔ)句等價(jià)與以下幾句命令：Y=pdist(X,'euclid')Z=linkage(Y,'single')T=cluster(Z,cutoff)以上三組命令調(diào)用靈活，可以自由選擇組合方法！T=cluster(Z,cutoff)從逐級(jí)聚類樹中構(gòu)造聚類，其中Z是由語(yǔ)句likage產(chǎn)生的(n-1)刈階矩陣，cutoff是創(chuàng)建聚類的臨界值。(3) Z=linkage(Y)Z=linkage(Y,'m

9、ethod')創(chuàng)建逐級(jí)聚類樹，其中Y是由語(yǔ)句pdist產(chǎn)生的n(n-1)/2階向量，'method'表示用何方法，默認(rèn)值是歐氏距離(single)。有complete-專業(yè)知識(shí)整理分享WORD格式.可編輯最長(zhǎng)距離法；'average'類平均距離；'centroid-重心法；'ward'遞增平方和等。Y=pdist(X)Y=pdist(X,'metric')計(jì)算數(shù)據(jù)集X中兩兩元素間的距離，'metric'表示使用特定的方法，有歐氏距離euclid'、標(biāo)準(zhǔn)歐氏距離SEuclid'、馬氏距

10、離mahal'、明可夫斯基距離Minkowski'等。H=dendrogram(Z)H=dendrogram(Z,p)由likage產(chǎn)生的數(shù)據(jù)矩陣z畫聚類樹狀圖。P是結(jié)點(diǎn)數(shù)，默認(rèn)值是30。2.2 舉例說(shuō)明設(shè)某地區(qū)有八個(gè)觀測(cè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，樣本距離矩陣如表1所示，根據(jù)最短距離法聚類分析。%!短距離法系統(tǒng)聚類分析X=7.9039.778.4912.9419.2711.052.0413.29;7.6850.3711.3513.319.2514.592.7514.87;9.4227.938.208.1416.179.421.559.76;9.1627.989.019.3215.999.101.8211.35;10.0628.6410.5210.0516.188.391.9610.81;BX=zscore(X);%標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)矩陣專業(yè)知識(shí)整理分享WORD格式.可編輯Y=pdi