matlab聚类分析的应用案例 matlab聚类算法实例( 二 )

S=['福冈';'合肥';'武汉';'长沙';'桂林';'温州';'成都'];X=[16.214922000-8.26.2;15.79702209-20.61.9;16.312602085-17.32.8;17.214221726-9.54.6;18.818741709-4.98.0;17.916981848-4.57.5;16.39761239-4.65.6];D=pdist(X,'mahal');M=squareform(D);Z=linkage(D,'single');H=dendrogram(Z,'labels',S);xlabel('City');ylabel('Scale');C=cophenet(Z,D);T=cluster(Z,3);（11）重心法&标准化数据的的欧式距离
S=['福冈';'合肥';'武汉';'长沙';'桂林';'温州';'成都'];X=[16.214922000-8.26.2;15.79702209-20.61.9;16.312602085-17.32.8;17.214221726-9.54.6;18.818741709-4.98.0;17.916981848-4.57.5;16.39761239-4.65.6];[n,m]=size(X);mv=mean(X);st=std(X);x=(X-mv(ones(n,1),:))./st(ones(n,1),:);D=pdist(X,'euclid');M=squareform(D);Z=linkage(D,'centroid');H=dendrogram(Z,'labels',S);xlabel('City');ylabel('Scale');C=cophenet(Z,D);T=cluster(Z,3);（12）最长距离法&欧式距离
S=['福冈';'合肥';'武汉';'长沙';'桂林';'温州';'成都'];X=[16.214922000-8.26.2;15.79702209-20.61.9;16.312602085-17.32.8;17.214221726-9.54.6;18.818741709-4.98.0;17.916981848-4.57.5;16.39761239-4.65.6];D=pdist(X,'euclid');M=squareform(D);Z=linkage(D,'complete');[HtPerm]=dendrogram(Z,'labels',S);xlabel('City');ylabel('Scale');C=cophenet(Z,D);T=cluster(Z,3);（13）平均法&相似系数
S=['福冈';'合肥';'武汉';'长沙';'桂林';'温州';'成都'];X=[16.214922000-8.26.2;15.79702209-20.61.9;16.312602085-17.32.8;17.214221726-9.54.6;18.818741709-4.98.0;17.916981848-4.57.5;16.39761239-4.65.6];D=pdist(X,'cosine');M=squareform(D);Z=linkage(D,'centroid');T=dendrogram(Z,'labels',S);xlabel('City');ylabel('Scale');C=cophenet(Z,D);T=cluster(Z,3);（14）最短距离法&基于主成分的标准欧式距离
S=['福冈';'合肥';'武汉';'长沙';'桂林';'温州';'成都'];X=[16.214922000-8.26.2;15.79702209-20.61.9;16.312602085-17.32.8;17.214221726-9.54.6;18.818741709-4.98.0;17.916981848-4.57.5;16.39761239-4.65.6];[E,score,eigen,T]=princomp(X);PCA=[score(:,1),score(:,2)];D=pdist(PCA,'seuclid');M=squareform(D);Z=linkage(D,'single');H=dendrogram(Z,'labels',S);xlabel('City');ylabel('Scale');C=cophenet(Z,D);T=cluster(Z,3);

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