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聚類分析實(shí)驗(yàn)一、Matlab提供了兩種方法進(jìn)行聚類分析。一種是利用clusterdata函數(shù)對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行一次聚類，其缺點(diǎn)為可供用戶選擇的面較窄，不能更改距離的計(jì)算方法；另一種是分步聚類：（1）找到數(shù)據(jù)集合中變量?jī)蓛芍g的相似性和非相似性，用pdist函數(shù)計(jì)算變量之間的距離；（2）用linkage函數(shù)定義變量之間的連接；（3）用cophenetic函數(shù)評(píng)價(jià)聚類信息；（4）用cluster函數(shù)創(chuàng)建聚類。二、程序2.1一次聚類法X=[1197812.593.531908;…;5750067.6238.015900];T=clusterdata(X,0.9)2.2分步聚類Step1尋找變量之間的相似性用pdist函數(shù)計(jì)算相似矩陣，有多種方法可以計(jì)算距離，進(jìn)行計(jì)算之前最好先將數(shù)據(jù)用zscore函數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。X2=zscore(X);%標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)Y2=pdist(X2);%計(jì)算距離Step2定義變量之間的連接Z2=linkage(Y2);Step3評(píng)價(jià)聚類信息C2=cophenet(Z2,Y2);//0.94698Step4創(chuàng)建聚類，并作出譜系圖T=cluster(Z2,6);H=dendrogram(Z2);實(shí)驗(yàn)報(bào)告實(shí)驗(yàn)程序如下：實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)：一次聚類：實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析：由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知一共分為4類。分布聚類：實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明分布聚類能快速分析不規(guī)則的多數(shù)據(jù)序列，并且獲得的聚類結(jié)果的質(zhì)量與其他算法接近?？偨Y(jié)在學(xué)習(xí)的過程中發(fā)現(xiàn)聚類算

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