聚类分析matlab程序设计代码

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kmeans和cmeans matlab代码

kmeans和cmeans matlab代码

K-means和c-means算法是聚类分析中常用的两种算法,在MATLAB软件中可以通过编写相应的代码来实现这两种算法。

下面将分别介绍K-means算法和c-means算法的原理以及在MATLAB中的实现代码。

一、K-means算法原理及MATLAB代码实现K-means算法是一种基于距离的聚类算法,其原理主要包括初始化聚类中心、计算样本点到各个聚类中心的距离、更新聚类中心和迭代等步骤。

以下是K-means算法在MATLAB中的实现代码:1. 初始化聚类中心```matlabfunction [centers] = initCenters(data, k)centers = data(randperm(size(data, 1), k), :);end```2. 计算样本点到各个聚类中心的距离```matlabfunction [distances] = calculateDistances(data, centers)distances = pdist2(data, centers, 'euclidean');end```3. 更新聚类中心```matlabfunction [newCenters] = updateCenters(data, labels, k) newCenters = zeros(k, size(data, 2));for i = 1:knewCenters(i, :) = mean(data(labels == i, :));endend```4. 迭代```matlabfunction [labels, centers] = kMeans(data, k, maxIter) centers = initCenters(data, k);for iter = 1:maxIterdistances = calculateDistances(data, centers);[~, labels] = min(distances, [], 2);newCenters = updateCenters(data, labels, k);if isequal(newCenters, centers)break;endcenters = newCenters;endend```以上即是K-means算法在MATLAB中的实现代码,可以根据实际需求调用相应的函数来进行聚类分析。

matlab中kmeans代码

matlab中kmeans代码

一、前言在数据分析和机器学习领域,k-means算法是一种常用的聚类算法,它可以将数据集分成不同的簇,每个簇内的数据点彼此相似,而不同簇之间的数据点相似度较低。

在matlab中,可以利用其强大的数学计算功能来实现k-means聚类算法。

本文将介绍如何在matlab中编写k-means聚类算法的代码。

二、matlab中的k-means算法1. 初始化数据集需要准备好要进行聚类分析的数据集。

这些数据可以是一组二维或多维的点,代表不同的特征。

在matlab中,可以使用矩阵来表示这些数据集,每一行代表一个数据点,每一列代表一个特征。

2. 设置聚类数量在进行k-means聚类算法之前,需要先确定要分成的簇的数量。

这个数量可以根据业务需求或者领域知识来确定。

在matlab中,可以使用kmeans函数来执行聚类分析,该函数需要指定数据集和聚类数量。

3. 运行k-means算法一旦准备好了数据集和聚类数量,就可以调用matlab中的kmeans 函数来执行k-means算法。

该函数会根据数据集和聚类数量来计算出不同簇的中心点,并将每个数据点分配到最近的簇中。

4. 可视化聚类结果完成k-means算法之后,可以将聚类结果可视化出来,以便更直观地理解不同簇之间的分布情况。

在matlab中,可以使用plot函数来绘制数据点和聚类中心,以及不同簇的分布情况。

三、示例代码以下是一个简单的matlab代码示例,演示了如何使用kmeans函数来执行k-means聚类算法:```matlab读取数据data = load('data.txt');设置聚类数量k = 3;运行k-means算法[idx, centers] = kmeans(data, k);可视化聚类结果figure;gscatter(data(:,1), data(:,2), idx);hold on;plot(centers(:,1), centers(:,2), 'kx', 'MarkerSize', 15, 'LineWidth', 3); ```以上代码首先读取了名为data.txt的数据集,然后设置了聚类数量为3。

matlab kmeans聚类算法代码

matlab kmeans聚类算法代码

一、引言在机器学习和数据分析中,聚类是一种常用的数据分析技术,它可以帮助我们发现数据中的潜在模式和结构。

而k均值(k-means)聚类算法作为一种经典的聚类方法,被广泛应用于各种领域的数据分析和模式识别中。

本文将介绍matlab中k均值聚类算法的实现和代码编写。

二、k均值(k-means)聚类算法简介k均值聚类算法是一种基于距离的聚类算法,它通过迭代的方式将数据集划分为k个簇,每个簇内的数据点与该簇的中心点的距离之和最小。

其基本思想是通过不断调整簇的中心点,使得簇内的数据点与中心点的距离最小化,从而实现数据的聚类分布。

三、matlab实现k均值聚类算法步骤在matlab中,实现k均值聚类算法的步骤如下:1. 初始化k个簇的中心点,可以随机选择数据集中的k个点作为初始中心点。

2. 根据每个数据点与各个簇中心点的距离,将数据点分配给距离最近的簇。

3. 根据每个簇的数据点重新计算该簇的中心点。

4. 重复步骤2和步骤3,直到簇的中心点不再发生变化或者达到预定的迭代次数。

在matlab中,可以通过以下代码实现k均值聚类算法:```matlab设置参数k = 3; 设置簇的个数max_iter = 100; 最大迭代次数初始化k个簇的中心点centroids = datasample(data, k, 'Replace', false);for iter = 1:max_iterStep 1: 计算每个数据点与簇中心点的距离distances = pdist2(data, centroids);Step 2: 分配数据点给距离最近的簇[~, cluster_idx] = min(distances, [], 2);Step 3: 重新计算每个簇的中心点for i = 1:kcentroids(i, :) = mean(data(cluster_idx == i, :)); endend得到最终的聚类结果cluster_result = cluster_idx;```四、代码解释上述代码实现了k均值聚类算法的基本步骤,其中包括了参数设置、簇中心点的初始化、迭代过程中的数据点分配和中心点更新。

matlab、lingo程序代码14-模糊聚类(聚类分析)

matlab、lingo程序代码14-模糊聚类(聚类分析)

模糊聚类function c=fuz_hc(a,b)%模糊矩阵的合成运算程序%输入模糊矩阵a,b,输出合成运算结果cm=size(a,1);n=size(b,2);p=size(a,2);%错误排除if size(a,2)~=size(b,1)disp('输入数据错误!');return;end%合成运算for i=1:mfor j=1:nfor k=1:ptemp(k)=min(a(i,k),b(k,j));endc(i,j)=max(temp);endenddisp('模糊矩阵a与b作合成运算后结果矩阵c为:'); c% 求模糊等价矩阵function r_d=mhdj(r)[m,n]=size(r);for i=1:nfor j=1:nfor k=1:nr1(i,j,k)=min(r(i,k),r(k,j));endr1max(i,j)=r1(i,j,1);endendfor i=1:nfor j=1:nfor k=1:nif r1(i,j,k)>r1max(i,j)r1max(i,j)=r1(i,j,k);endendr_d(i,j)=r1max(i,j);endend%模糊聚类程序function f=mujl(x,lamda)%输入原始数据以及lamda的值if lamda>1disp('error!') %错误处理end[n,m]=size(x);y=pdist(x);disp('欧式距离矩阵:');dist=squareform(y) %欧氏距离矩阵dmax=dist(1,1);for i=1:nfor j=1:nif dist(i,j)>dmaxdmax=dist(i,j);endendenddisp('处理后的欧氏距离矩阵,其特点为每项元素均不超过1:');sdist=dist/dmax %使距离值不超过1disp('模糊关系矩阵:');r=ones(n,n)-sdist %计算对应的模糊关系矩阵t=mhdj(r);le=t-r;while all(all(le==0)==0)==1 %如果t与r相等,则继续求r乘以r r=t;t=mhdj(r);le=t-r;enddisp('模糊等价矩阵为:')tfor i=1:nk=1;for j=1:nif t(i,j)>=lamdagroup(i,k)=j;k=k+1;endendenddisp('聚类结果如下(数字0为自动填充数据,不是样本序号):') group(1,:)for i=2:nk=0;for j=1:i-1if all(group(i,:)==group(j,:))==1 %两行值完全相等,不输出k=1;break;endendif k==0disp(group(i,:)) %仅输出不重复的分类endend%模糊聚类程序function f=mujl(x,lamda)%输入原始数据以及lamda的值if lamda>1disp('error!') %错误处理end[n,m]=size(x);xmax=max(x);xmin=min(x);x=(x-xmin(ones(n,1),:))./(xmax(ones(n,1),:)-xmin(ones(n,1),:))y=pdist(x);disp('欧式距离矩阵:');dist=squareform(y) %欧氏距离矩阵dmax=dist(1,1);for i=1:nfor j=1:nif dist(i,j)>dmaxdmax=dist(i,j);endendenddisp('处理后的欧氏距离矩阵,其特点为每项元素均不超过1:');sdist=dist/dmax %使距离值不超过1disp('模糊关系矩阵:');r=ones(n,n)-sdist %计算对应的模糊关系矩阵t=mhdj(r);le=t-r;while all(all(le==0)==0)==1 %如果t与r相等,则继续求r乘以r r=t;t=mhdj(r);le=t-r;enddisp('模糊等价矩阵为:')tfor i=1:nk=1;for j=1:nif t(i,j)>=lamdagroup(i,k)=j;k=k+1;endendenddisp('聚类结果如下(数字0为自动填充数据,不是样本序号):') group(1,:)gru_val=1;for i=2:nk=0;for j=1:i-1if all(group(i,:)==group(j,:))==1 %两行值完全相等,不输出k=1;break;endendif k==0disp('第i类样本序号:'),igru_val=gru_val+1;disp(group(i,:)) %仅输出不重复的分类endendgru_val。

用matlab做聚类分析

用matlab做聚类分析

用matlab做聚类分析转载一:MATLAB提供了两种方法进行聚类分析:1、利用clusterdata 函数对数据样本进行一次聚类,这个方法简洁方便,其特点是使用范围较窄,不能由用户根据自身需要来设定参数,更改距离计算方法;2、分步聚类:(1)用pdist函数计算变量之间的距离,找到数据集合中两辆变量之间的相似性和非相似性;(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函数进行聚类。

下边详细介绍两种方法:1、一次聚类Clusterdata函数可以视为pdist、linkage与cluster的综合,一般比较简单。

【clusterdata函数:调用格式:T=clusterdata(X,cutoff)等价于Y=pdist(X,’euclid’); Z=linkage(Y,’single’); T=cluster(Z,cutoff) 】2、分步聚类(1)求出变量之间的相似性用pdist函数计算出相似矩阵,有多种方法可以求距离,若此前数据还未无量纲化,则可用zscore函数对其标准化【pdist函数:调用格式:Y=pdist(X,’metric’)说明:X是M*N矩阵,为由M个样本组成,每个样本有N个字段的数据集metirc取值为:’euclidean’:欧氏距离(默认)‘seuclidean’:标准化欧氏距离;‘mahalanobis’:马氏距离…】pdist生成一个M*(M-1)/2个元素的行向量,分别表示M个样本两两间的距离。

这样可以缩小保存空间,不过,对于读者来说却是不好操作,因此,若想简单直观的表示,可以用squareform函数将其转化为方阵,其中x(i,j)表示第i个样本与第j个样本之的距离,对角线均为0.(2)用linkage函数来产生聚类树【linkage函数:调用格式:Z=linkage(Y,’method’)说明:Y为pdist函数返回的M*(M-1)/2个元素的行向量,method可取值:‘single’:最短距离法(默认);’complete’:最长距离法;‘average’:未加权平均距离法;’weighted’:加权平均法‘centroid’:质心距离法;‘median’:加权质心距离法;‘ward’:内平方距离法(最小方差算法)】返回的Z为一个(M-1)*3的矩阵,其中前两列为索引标识,表示哪两个序号的样本可以聚为同一类,第三列为这两个样本之间的距离。

K-Means聚类算法若干实例Matlab代码

K-Means聚类算法若干实例Matlab代码

要用matlab做聚类,找了几个资源,列在这里。

一、方法1: 用matlab自带的函数,IDX = kmeans(X,k)二、参照一段网友写的代码function y=kMeansCluster(m,k,isRand)%%%%%%%%%%%%%%%%%% kMeansCluster - Simple k means clustering algorithm% Author: Kardi Teknomo, Ph.D.%% Purpose: classify the objects in data matrix based on the attributes% Criteria: minimize Euclidean distance between centroids and object points% For more explanation of the algorithm, see /kardi/tutorial/kMean/index.html% Output: matrix data plus an additional column represent the group of each object%% Example: m = [ 1 1; 2 1; 4 3; 5 4] or in a nice form% m = [ 1 1;% 2 1;% 4 3;% 5 4]% k = 2% kMeansCluster(m,k) produces m = [ 1 1 1;% 2 1 1;% 4 3 2;% 5 4 2]% Input:% m - required, matrix data: objects in rows and attributes in columns % k - optional, number of groups (default = 1)% isRand - optional, if using random initialization isRand=1, otherwise input any number (default)% it will assign the first k data as initial centroids%% Local Variables% f - row number of data that belong to group i% c - centroid coordinate size (1:k, 1:maxCol)% g - current iteration group matrix size (1:maxRow)% i - scalar iterator% maxCol - scalar number of rows in the data matrix m = number of attributes % maxRow - scalar number of columns in the data matrix m = number of objects % temp - previous iteration group matrix size (1:maxRow)% z - minimum value (not needed) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%if nargin<3, isRand=0; endif nargin<2, k=1; end[maxRow, maxCol]=size(m)if maxRow<=k,y=[m, 1:maxRow]else% initial value of centroidif isRand,p = randperm(size(m,1)); % random initializationfor i=1:kc(i,:)=m(p(i),:)endelsefor i=1:kc(i,:)=m(i,:) % sequential initializationendendtemp=zeros(maxRow,1); % initialize as zero vectorwhile 1,d=DistMatrix(m,c); % calculate objcets-centroid distances[z,g]=min(d,[],2); % find group matrix gif g==temp,break; % stop the iterationelsetemp=g; % copy group matrix to temporary variableendfor i=1:kf=find(g==i);if f % only compute centroid if f is not emptyc(i,:)=mean(m(find(g==i),:),1);endendendy=[m,g];endThe Matlab function kMeansCluster above call function DistMatrix as shown in the code below. It works for multi-dimensional Euclidean distance. Learn about other type of distance here.function d=DistMatrix(A,B)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% DISTMATRIX return distance matrix between points in A=[x1 y1 ... w1] and in B=[x2 y2 (2)% Copyright (c) 2005 by Kardi Teknomo, /kardi/%% Numbers of rows (represent points) in A and B are not necessarily the same.% It can be use for distance-in-a-slice (Spacing) or distance-between-slice (Headway),%% A and B must contain the same number of columns (represent variables of n dimensions),% first column is the X coordinates, second column is the Y coordinates, and so on.% The distance matrix is distance between points in A as rows% and points in B as columns.% example: Spacing= dist(A,A)% Headway = dist(A,B), with hA ~= hB or hA=hB% A=[1 2 3; 4 5 6; 2 4 6; 1 2 3]; B=[4 5 1; 6 2 0]% dist(A,B)= [ 4.69 5.83;% 5.00 7.00;% 5.48 7.48;% 4.69 5.83]%% dist(B,A)= [ 4.69 5.00 5.48 4.69;% 5.83 7.00 7.48 5.83]%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%[hA,wA]=size(A);[hB,wB]=size(B);if wA ~= wB, error(' second dimension of A and B must be the same'); endfor k=1:wAC{k}= repmat(A(:,k),1,hB);D{k}= repmat(B(:,k),1,hA);endS=zeros(hA,hB);for k=1:wAS=S+(C{k}-D{k}').^2;endd=sqrt(S);三、另外一个网友写的代码%这是一个简单的k均值聚类批处理函数%待分类的样本x=mvnrnd(mu,siguma,20)%idx3=kmeans(x,3,'distance','city');或者%idx4=kmeans(x,4,'dist','city','display','iter');这个可以显示出每次迭代的距离和%显示分类轮廓图[silh4,h]=silhouette(x,idx4,'city');xlable('silhouette% value');ylable('cluster')%mean(silh5) 结果越接近1越好mu1=[1,1];sigma1=[0.5 0;0 0.5];x1=mvnrnd(mu1,sigma1,10);mu2=[7,7];sigma2=[0.5 0;0 0.5];x2=mvnrnd(mu2,sigma2,10);x=[x1;x2]plot(x(:,1),x(:,2),'bo');[idx2,c]=kmeans(x,2,'dist','city','display','iter');figure(2);[silh2,h]=silhouette(x,idx2,'city');%xlable('silhouette value')%ylable('cluster')figure(3);plot(x(idx2==1,1),x(idx2==1,2),'r+',x(idx2==2,1),x(idx2==2,2),'b.');'分类水平:(1为最好):'a=mean(silh2);a'图心矩阵为:'c。

matlab做聚类分析

matlab做聚类分析

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.Matlab中相关函数介绍1.1 pdist函数调用格式:Y=pdist(X,’metric’)说明:用‘metric’指定的方法计算 X 数据矩阵中对象之间的距离。

’X:一个m×n的矩阵,它是由m个对象组成的数据集,每个对象的大小为n。

metric’取值如下:‘euclidean’:欧氏距离(默认);‘seuclidean’:标准化欧氏距离;‘mahalanobis’:马氏距离;‘cityblock’:布洛克距离;‘minkowski’:明可夫斯基距离;‘cosine’:‘correlation’:‘hamming’:‘jaccard’:‘chebychev’:Chebychev距离。

1.2 squareform函数调用格式:Z=squareform(Y,..)说明:强制将距离矩阵从上三角形式转化为方阵形式,或从方阵形式转化为上三角形式。

1.3 linkage函数调用格式:Z=linkage(Y,’method’)说明:用‘method’参数指定的算法计算系统聚类树。

Y:pdist函数返回的距离向量;method:可取值如下:‘single’:最短距离法(默认);‘complete’:最长距离法;‘average’:未加权平均距离法;‘weighted’:加权平均法;‘centroid’:质心距离法;‘median’:加权质心距离法;‘ward’:内平方距离法(最小方差算法)返回:Z为一个包含聚类树信息的(m-1)×3的矩阵。

matlab中kmeans代码

matlab中kmeans代码

matlab中kmeans代码kmeans算法是一种常用的聚类分析方法,在matlab中有相应的代码实现。

本文将介绍kmeans算法的原理和用法,并以matlab中的kmeans代码为例进行演示和讲解。

kmeans算法是一种无监督学习算法,用于将一组数据分成多个簇。

其基本思想是通过计算数据点之间的距离,将相似的数据点归为同一簇。

kmeans算法的核心是确定簇的个数和簇中心点的位置。

在matlab中,使用kmeans算法可以通过调用kmeans函数来实现。

该函数的基本语法为:[idx, C] = kmeans(X, k)其中,X是一个n×d的矩阵,表示n个数据点的d维特征向量;k 是簇的个数;idx是一个n×1的向量,表示每个数据点所属的簇的索引;C是一个k×d的矩阵,表示每个簇的中心点的位置。

下面我们通过一个具体的例子来说明如何使用matlab中的kmeans 函数进行聚类分析。

假设我们有一组二维数据,我们希望将其分成两个簇。

首先,我们需要生成数据。

在matlab中可以使用randn函数生成服从正态分布的数据。

我们可以使用如下代码生成100个服从正态分布的数据点:```matlabX = [randn(50,2)+1; randn(50,2)-1];```然后,我们可以调用kmeans函数进行聚类分析。

假设我们希望将数据分成两个簇,可以使用如下代码:```matlabk = 2;[idx, C] = kmeans(X, k);```接下来,我们可以根据聚类结果将数据点可视化。

可以使用scatter函数绘制散点图,其中不同的簇使用不同的颜色表示。

代码如下:```matlabfigure;scatter(X(:,1), X(:,2), 50, idx, 'filled');hold on;scatter(C(:,1), C(:,2), 100, 'k', 'filled');```运行上述代码后,我们将得到一个散点图,其中不同的颜色表示不同的簇,黑色的点表示簇中心。

网络分析(聚类系数、最短路径、效率)matlab代码汇总

网络分析(聚类系数、最短路径、效率)matlab代码汇总
%disconnected nodes are assigned d=inf;
function D=distance_wei(G) %D=distance_wei(G); distance matrix for weighted directed graph %the mean distance is the characteristic path length. % %The input matrix must be a mapping from weight to distance (eg. higher %correlations may be interpreted as short distances - hence an inverse %mapping is appropriate in that case). % %Dijkstra's Algorithm. % %Mika Rubinov, UNSW, 2007 (last modified July 2008).
function C=clustering_coef_bd(A) %C=clustering_coef_bd(A); clustering coefficient C, for binary directed graph A % %Reference: Fagiolo, 2007, Phys Rev E 76:026107. % %Mika Rubinov, UNSW, 2007 (last modified July 2008)
if nargin==2; N=length(G); E=zeros(N,1);
%local efficiency %number of nodes %local efficiency
for u=1:N V=find(G(u,:)); k=length(V); if k>=2; e=distance_inv(G(V,V)); E(u)=sum(e(:))./(k.^2-k); end

利用Matlab软件实现聚类分析

利用Matlab软件实现聚类分析

§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:min1.m——求矩阵最小值,返回最小值所在行和列以及值的大小min2.m——比较两数大小,返回较小值std1.m——用极差标准化法标准化矩阵ds1.m——用绝对值距离法求距离矩阵cluster.m——应用最短距离聚类法进行聚类分析print1.m——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,令矩阵上三角元素等于max聚类次数=a-1,以下步骤作a-1次循环:求改变后矩阵的阶数,计作c求矩阵最小值,返回最小值所在行e和列f以及值的大小gfor l=1:c,为vector(c+1,l)赋值,产生新类令第c+1列元素,第e行和第f行所有元素为,第e列和第f列所有元素为max源程序如下:%std1.m,用极差标准化法标准化矩阵function std=std1(vector)max=max(vector); %对列求最大值min=min(vector);[a,b]=size(vector); %矩阵大小,a为行数,b为列数for i=1:afor j=1:bstd(i,j)= (vector(i,j)-min(j))/(max(j)-min(j));endend%ds1.m,用绝对值法求距离function d=ds1(vector);[a,b]=size(vector);d=zeros(a);for i=1:afor j=1:afor k=1:bd(i,j)=d(i,j)+abs(vector(i,k)-vector(j,k));endendendfprintf('绝对值距离矩阵如下:\n');disp(d)%min1.m,求矩阵中最小值,并返回行列数及其值function [v1,v2,v3]=min1(vector);%v1为行数,v2为列数,v3为其值[v,v2]=min(min(vector'));[v,v1]=min(min(vector));v3=min(min(vector));%min2.m,比较两数大小,返回较小的值function v1=min(v2,v3);if v2>v3v1=v3;elsev1=v2;end%cluster.m,最短距离聚类法function result=cluster(vector);[a,b]=size(vector);max=max(max(vector));for i=1:afor j=i:bvector(i,j)=max;endend;for k=1:(b-1)[c,d]=size(vector);fprintf('第%g次聚类:\n',k);[e,f,g]=min1(vector);fprintf('最小值=%g,将第%g区和第%g区并为一类,记作G%g\n\n',g,e,f,c+1);for l=1:cif l<=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+1)=max;end%print1,调用各子函数function print=print1(filename,a,b); %a为地区个数,b为指标数fid=fopen(filename,'r')vector=fscanf(fid,'%g',[a b]);fprintf('标准化结果如下:\n')v1=std1(vector)v2=ds1(v1);cluster(v2);%输出结果print1('fname',9,7)2.直接调用Matlab函数实现2.1调用函数层次聚类法(Hierarchical Clustering)的计算步骤:①计算n个样本两两间的距离{d ij},记D②构造n个类,每个类只包含一个样本;③合并距离最近的两类为一新类;④计算新类与当前各类的距离;若类的个数等于1,转到5);否则回3);⑤画聚类图;⑥决定类的个数和类;Matlab软件对系统聚类法的实现(调用函数说明):cluster 从连接输出(linkage)中创建聚类clusterdata 从数据集合(x)中创建聚类dendrogram 画系统树状图linkage 连接数据集中的目标为二元群的层次树pdist计算数据集合中两两元素间的距离(向量) squareform 将距离的输出向量形式定格为矩阵形式zscore 对数据矩阵X 进行标准化处理各种命令解释⑴T = clusterdata(X, cutoff)其中X为数据矩阵,cutoff是创建聚类的临界值。

利用Matlab软件实现聚类分析

利用Matlab软件实现聚类分析

§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:min1.m——求矩阵最小值,返回最小值所在行和列以及值的大小min2.m——比较两数大小,返回较小值std1.m——用极差标准化法标准化矩阵ds1.m——用绝对值距离法求距离矩阵cluster.m——应用最短距离聚类法进行聚类分析print1.m——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,令矩阵上三角元素等于max聚类次数=a-1,以下步骤作a-1次循环:求改变后矩阵的阶数,计作c求矩阵最小值,返回最小值所在行e和列f以及值的大小gfor l=1:c,为vector(c+1,l)赋值,产生新类令第c+1列元素,第e行和第f行所有元素为,第e列和第f列所有元素为max源程序如下:%std1.m,用极差标准化法标准化矩阵function std=std1(vector)max=max(vector); %对列求最大值min=min(vector);[a,b]=size(vector); %矩阵大小,a为行数,b为列数for i=1:afor j=1:bstd(i,j)= (vector(i,j)-min(j))/(max(j)-min(j));endend%ds1.m,用绝对值法求距离function d=ds1(vector);[a,b]=size(vector);d=zeros(a);for i=1:afor j=1:afor k=1:bd(i,j)=d(i,j)+abs(vector(i,k)-vector(j,k));endendendfprintf('绝对值距离矩阵如下:\n');disp(d)%min1.m,求矩阵中最小值,并返回行列数及其值function [v1,v2,v3]=min1(vector);%v1为行数,v2为列数,v3为其值[v,v2]=min(min(vector'));[v,v1]=min(min(vector));v3=min(min(vector));%min2.m,比较两数大小,返回较小的值function v1=min(v2,v3);if v2>v3v1=v3;elsev1=v2;end%cluster.m,最短距离聚类法function result=cluster(vector);[a,b]=size(vector);max=max(max(vector));for i=1:afor j=i:bvector(i,j)=max;endend;for k=1:(b-1)[c,d]=size(vector);fprintf('第%g次聚类:\n',k);[e,f,g]=min1(vector);fprintf('最小值=%g,将第%g区和第%g区并为一类,记作G%g\n\n',g,e,f,c+1);for l=1:cif l<=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+1)=max;end%print1,调用各子函数function print=print1(filename,a,b); %a为地区个数,b为指标数fid=fopen(filename,'r')vector=fscanf(fid,'%g',[a b]);fprintf('标准化结果如下:\n')v1=std1(vector)v2=ds1(v1);cluster(v2);%输出结果print1('fname',9,7)2.直接调用Matlab函数实现2.1调用函数层次聚类法(Hierarchical Clustering)的计算步骤:①计算n个样本两两间的距离{d ij},记D②构造n个类,每个类只包含一个样本;③合并距离最近的两类为一新类;④计算新类与当前各类的距离;若类的个数等于1,转到5);否则回3);⑤画聚类图;⑥决定类的个数和类;Matlab软件对系统聚类法的实现(调用函数说明):cluster 从连接输出(linkage)中创建聚类clusterdata 从数据集合(x)中创建聚类dendrogram 画系统树状图linkage 连接数据集中的目标为二元群的层次树pdist计算数据集合中两两元素间的距离(向量) squareform 将距离的输出向量形式定格为矩阵形式zscore 对数据矩阵X 进行标准化处理各种命令解释⑴T = clusterdata(X, cutoff)其中X为数据矩阵,cutoff是创建聚类的临界值。

谱聚类matlab代码

谱聚类matlab代码

谱聚类matlab代码
谱聚类是一种基于图论的聚类算法,可以应用于图像分割、文本挖掘、社交网络分析等领域。

以下是谱聚类的matlab代码实现:
```
function [idx,C,sumd,D]=spectral_clustering(W,k)
%输入: W-相似度矩阵,k-聚类数目
%输出: idx-聚类结果,C-聚类中心,sumd-误差平方和,D-距离矩阵
N=size(W,1);
D=diag(sum(W).^(-0.5));
L=D*W*D;
[U,~]=eigs(L,k,'sm');
U=normr(U); %对U进行归一化处理,以消除度量单位的影响
[idx,C,sumd]=kmeans(U,k,'Replicates',10);
end
```
代码解释:
1. 将相似度矩阵进行归一化处理,得到拉普拉斯矩阵L。

2. 对L进行特征值分解,得到前k个最小的特征值和对应的特征向量。

3. 对特征向量进行归一化处理,得到聚类矩阵U。

4. 对U进行k-means聚类,得到聚类标签idx和聚类中心C。

5. 计算误差平方和sumd和距离矩阵D。

该代码实现了谱聚类的基本步骤,可以用于处理相似度矩阵进行聚类。

聚类分析代码-matlab程序-可运行

聚类分析代码-matlab程序-可运行
for i =1:3
clust = find(cidx3 == i);
plot(X(clust,1),X(clust,2),ptsymb{i},'MarkerSize',3,'MarkerFace',MarkFace{i},'MarkerEdgeColor','black');
plot(cmeans3(i,1),cmeans3(i,2),ptsymb{i},'MarkerSize',10,'MarkerFace',MarkFace{i});
[~,order] = sort(P(:,1));
plot(1:size(X,1),P(order,1),'r-',1:size(X,1),P(order,2),'b-',1:size(X,1),P(order,3),'y-');
legend({'Cluster 1 Score' 'Cluster 2 Score' 'Cluster 3 Score'},'location','NW');
cluster3 = (cidx3 == 2);
% 通过观察,K均值方法的第二类是gm的第三类
cluster2 = (cidx3 == 3);
% 计算分类概率
P = posterior(gm,X);
P8 = figure;clf
plot3(X(cluster1,1),X(cluster1,2),P(cluster1,1),'r.')
end
hold off

MATLAB模糊聚类分析案例程序

MATLAB模糊聚类分析案例程序

3.数据标准化 (1) 数据矩阵设论域12345678910,1112U={,,,,,,,,,,}x x x x x x x x x x x x 为被分类的对象,每个对象又由指标1234567Y ={,,,,,,,,}y y y y y y y y y 表示其性状即1234567891x ={,,,,,,,,,,}i i i i i i i i i i i i ix x x x x x x x x x x x (i=1,2,…,12)于是得到原是数据矩阵7 5 2 5 0 1 3 4 2 12 17 8 21 9 2 38 4 37 83 29 59 65 37 20 54 13 26 53 13 31 36 21 A =23 12 18 14 178 69 112 78 104 36 94 31 47 23 25 36 11 12 11 24 6 16 101 32 53 52 86 52 41 38 94 28 6 7 8 8 2 0 3 29 169 51 58 72 49 30 48 37 146 327 91 126 92 89 69 79 29 49 93 27 54 64 24 17 23 11 49 18 7 9 5 1 2 18 3 8 ⎛⎫⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭(2) 数据标准化将模糊矩阵的每一个数据压缩到[0,1]上,采用平移.极差变换进行数据标准化1i n1i n1i nA (i,k)-{A (i,k )}B (i,k)={A (i,k)}-{A (i,k)}m in m ax m in ≤≤≤≤≤≤ (k=1,2,…,m)运用matlab 编程由函数F_jisjbzh.m 【见附录3.4】的标准化矩阵是 附录3.4function [X]=F_JISjBzh(cs,X) %模糊聚类分析数据标准化变换%X 原始数据矩阵;cs=0,不变换;cs=1,标准差变换 %cs=2,极差变换if(cs==0) return ;end[n,m]=size(X);% 获得矩阵的行列数 if(cs==1) % 平移极差变换 for(k=1:m) xk=0;for(i=1:n) xk=xk+X(i,k);end xk=xk/n;sk=0;for(i=1:n) sk=sk+(X(i,k)-xk)^2;end sk=sqrt(sk/n);for(i=1:n) X(i,k)=(X(i,k)-xk)/sk;end endelse %平移*极差变换for(k=1:m) xmin=X(1,k);xmax=X(1,k); for(i=1:n)if(xmin>X(i,k)) xmin=X(i,k);end if(xmax<X(i,k)) xmax=X(i,k);end endfor(i=1:n) X(i,k)=(X(i,k)-xmin)/(xmax-xmin);end endend0 0 0 0 0 0 0.0319 0.0286 0 0.0156 0.1395 0.0484 0.1839 0.0865 0.0147 0.4043 0.B=0286 0.2431 0.2375 0.2791 0.4597 0.6897 0.3558 0.2794 0.5745 0.2857 0.1667 0.1437 0.0930 0.2339 0.3563 0.2019 0.3235 0.1277 0.4286 0.0833 0.5344 0.7442 0.8871 0.8391 1.0000 0.5147 1.0000 0.8000 0.3125 0.0500 0.2326 0.2742 0.0690 0.1154 0.1471 0.2553 0.0857 0.0972 0.2938 0.3140 0.4113 0.5402 0.8269 0.7500 0.4362 1.0000 0.6389 0.0656 0.0116 0.0403 0.0345 0.0769 0.0147 0 0 0.1875 0.5062 0.5349 0.4516 0.7701 0.4712 0.4265 0.5106 0.9714 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0.8558 1.0000 0.8404 0.7429 0.3264 0.2687 0.2558 0.4194 0.6782 0.2308 0.2353 0.2447 0.2286 0.3264 0.0344 0.0233 0.0565 0 0.0096 0.0147 0.1915 0 0.0417⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭第二步:标定(建立模糊相似矩阵) 对标定我们运用了直接欧几里得距离法:ij r 1c d(x ,x )i j =-⨯其中c 为任意选区的参数,它使得0≤ij r ≤1,d(x ,x )i j 表示i x 与j x 的距离,(,)i j d x x =运用matlab 软件编写F_jir.m 函数【见附录3.5】,取cs==8,的模糊相似矩阵附录3.5:(仅附录了一段用到的程序) function [R]=F_jir(cs,X) %cs==8,直接欧几里得距离法%cs==9,直接海明距离法(绝对值减数法) %cs==10,直接切比雪夫距离法elseif(cs<=10)C=0;for(i=1:n)for(j=i+1:n)d=0;%直接欧几里得距离法if(cs==8)for(k=1:m)d=d+(X(i,k)-X(j,k))^2;endd=sqrt(d);%直接海明距离法elseif(cs==9)for(k=1:m)d=d+abs(X(i,k)-X(j,k)); end%直接切比雪夫距离法elsefor(k=1:m)if(d<abs(X(i,k)-X(j,k))) d=abs(X(i,k)-X(j,k)); endendendif(C<d)C=d;endendendC=1/(1+C);for(i=1:n)for(j=1:n)d=0;%直接欧几里得距离法if(cs==8)for(k=1:m)d=d+(X(i,k)-X(j,k))^2;endd=sqrt(d);%直接海明距离法elseif(cs==9)for(k=1:m)d=d+abs(X(i,k)-X(j,k)); end%直接切比雪夫距离法 elsefor(k=1:m)if(d<abs(X(i,k)-X(j,k))) d=abs(X(i,k)-X(j,k)); end end endR(i,j)=1-C*d; end end1.0000 0.8596 0.6731 0.7995 0.3715 0.8668 0.4930 0.9383 0.4602 0.2745 0.7151 0.9499 0.8596 1.0000 0.7638 0.8150 0.4634 0.8973 0.5608 0.87R =46 0.5490 0.3541 0.7866 0.8972 0.6731 0.7638 1.0000 0.8140 0.6694 0.7736 0.6961 0.6907 0.6812 0.5618 0.8907 0.7016 0.7995 0.8150 0.8140 1.0000 0.5349 0.8534 0.6705 0.8105 0.6204 0.4449 0.8491 0.8063 0.3715 0.4634 0.6694 0.5349 1.0000 0.4863 0.7104 0.3928 0.6905 0.7863 0.5998 0.4001 0.8668 0.8973 0.7736 0.8534 0.4863 1.0000 0.5801 0.8755 0.5494 0.3881 0.7991 0.8972 0.4930 0.5608 0.6961 0.6705 0.7104 0.5801 1.0000 0.5216 0.8026 0.6199 0.6783 0.5091 0.9383 0.8746 0.6907 0.8105 0.3928 0.8755 0.5216 1.0000 0.4959 0.2979 0.7446 0.9300 0.4602 0.5490 0.6812 0.6204 0.6905 0.5494 0.8026 0.4959 1.0000 0.6214 0.6852 0.4802 0.2745 0.3541 0.5618 0.4449 0.7863 0.3881 0.6199 0.2979 0.6214 1.0000 0.5161 0.3002 0.7151 0.7866 0.8907 0.8491 0.5998 0.7991 0.6783 0.7446 0.6852 0.5161 1.0000 0.7343 0.9499 0.8972 0.7016 0.8063 0.4001 0.8972 0.5091 0.9300 0.4802 0.3002 0.7343 1.0000⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭(3)聚类(求动态聚类图) <1>传递闭包法根据标定所得的模糊矩阵,只是一个模糊相似矩阵R ,不一定具有传递性,即R 不一定是模糊等价矩阵,还需要对其改造成模糊等价矩阵R ’,根据定理,用二次方法求传递闭包t (R ),t (R )就是所求模糊等价矩阵R ’,即:t (R )=R ’,再让λ由大变到小,就可形成动态聚类图。

dbscan聚类算法三维matlab代码

dbscan聚类算法三维matlab代码

dbscan聚类算法三维matlab代码
DBSCAN是一种非参数的密度聚类算法,它能够自适应地发现任意形状的聚簇,并且具有很好的鲁棒性和稳定性。

下面是DBSCAN在MATLAB中的三维实现代码。

1. 准备数据
为了演示DBSCAN算法,首先需要生成一组3D数据。

以下是代码:
X = rand(1000, 3); % 生成1000个随机的3维数据点
figure;
scatter3(X(:, 1), X(:, 2), X(:, 3), '.');
2. DBSCAN算法实现
接下来,我们将使用MATLAB内置的DBSCAN函数来实现聚类。

以上代码中,第一行设置了DBSCAN算法的超参数“eps”和“MinPts”,分别代表着聚类半径和最小点数。

接下来,我们调用MATLAB内置的DBSCAN函数进行聚类操作,并生成聚类标签“IDX”,其中初值为-1表示噪音点。

最后,我们可以使用MATLAB中的scatter3函数将聚类结果可视化,其中不同的点颜色表示不同的聚簇。

3. 完整代码
4. 总结
本文介绍了如何在MATLAB中实现DBSCAN聚类算法。

由于DBSCAN算法具有很好的鲁棒性和稳定性,因此它在聚类分析中应用广泛。

在实际应用中,需要根据具体问题来确定聚类半径和最小点数等超参数的取值。

基于MATLAB的KMEANS-聚类程序

基于MATLAB的KMEANS-聚类程序

% Set up maximum number of iterations.
maxgn= 100;
iter = 1;
while iter < maxgn
%计算每个数据到聚类中心的距离
for i = 1:n
dist = sum((repmat(x(i,:),k,1)-nc).^2,2);
[m,ind] = min(dist); % 将当前聚类结果存入 cid 中
0.0666
-0.0802
1.0371
2.2724
0.1044
0.3982
-2.8032
-0.2737
-0.7391
1.0277
-2.6856
0.0619
-1.1066
1.0485
-2.9445
-0.1602
-0.0019
0.0093
1.2004
2.1302
-0.1650
0.3413
3.2505
-1.9279
-0.1121
0.5700
-2.7887
-0.2119
0.0566
0.0120
-1.2567
0.9274
0.1104
0.1581
-2.9946
-0.2086
-0.8169
0.6662
1.0536
1.9818
-0.0631
0.2581
-2.8465
-0.2222
0.2745
0.1997
-2.8516
-1.2901
0.9748
-1.0777
1.1438
0.1996
0.0139
-2.7213

matlab应用聚类分析

matlab应用聚类分析

1.function[X]=F_JlSjBzh(cs,X)%%模糊聚类分析数据标准化变换%%X原始数据矩阵;cs=0,不变换;cs=1,标准差变换:cs=2,极差变换if(cs==0)return;end[n,m]=size(X);%%获得矩阵的行列数if(cs==1)%%平移·标准差变换for(k=1:m)xk=0;for(i=1:n)xk=xk+X(i,k);endxk=xk/n;sk=0;for(i=1:n)sk=sk+(X(i,k)-xk)^2;endsk=sqrt(sk/n);for(i=1:n)X(i,k)=(X(i,k)-xk)/sk;endendelse%%平移·极差变换for(k=1:m)xmin=X(1,k);xmax=X(1,k);for(i=1:n)if(xmin>X(i,k))xmin=X(i,k);endif(xmax<X(i,k))xmax=X(i,k);endendfor(i=1:n)X(i,k)=(X(i,k)-xmin)/(xmax-xmin);endendend2. function F_JlDtjl(R)%%定义函数%%模糊聚类分析动态聚类%%R模糊相似矩阵[m,n]=size(R);%%获得矩阵的行列数if(m~=n|m==0)return;endfor(i=1:n)R(i,i)=1;%%修正错误for(j=i+1:n)if(R(i,j)<0)R(i,j)=0;elseif (R(i,j)>1)R(i,j)=1;endR(i,j)=round(10000*R(i,j))/10000;%%保留4位小数R(j,i)=R(i,j);endendjs0=0;while(1)%%求传递闭包R1=Max_Min(R,R);js0=js0+1;if(R1==R) break;else R=R1;endendlmd(1)=1;k=1;for(i=1:n)for(j=i+1:n)pd=1;%%找出所有不相同的元素for(x=1:k)if(R(i,j)==lmd(x))pd=0;break;end;endif(pd)k=k+1;lmd(k)=R(i,j);endend;endfor(i=1:k-1)for(j=i+1:k)if(lmd(i)<lmd(j))%%从大到小排序x=lmd(j);lmd(j)=lmd(i);lmd(i)=x;end;end;endfor(x=1:k)%%按lmd(x)分类,分类数为flsz(x),临时用Sz记录元素序号js=0;flsz(x)=0;for(i=1:n)pd=1;for(y=1:js)if(Sz(y)==i)pd=0;break;end;endif(pd)for(j=1:n)if(R(i,j)>=lmd(x))js=js+1;Sz(js)=j;end;endflsz(x)=flsz(x)+1;endendendfor(i=1:k-1)for(j=i+1:k)if(flsz(j)==flsz(i))flsz(j)=0;end;end;endfl=0;%排除相同的分类for(i=1:k)if(flsz(i))fl=fl+1;lmd(fl)=lmd(i);end;endfor(i=1:n)xhsz(i)=i;endfor(x=1:fl)%%获得分类情况:对分类元素进行排序js=0;flsz(x)=0;for(i=1:n)pd=1;for(y=1:js)if(Sz(y)==i)pd=0;break;end;endif(pd)if(js==0)y=0;endfor(j=1:n)if(R(i,j)>=lmd(x))js=js+1;Sz(js)=j;end;endflsz(x)=flsz(x)+1;Sz0(flsz(x))=js-y;endendjs0=0;for(i=1:flsz(x))for(j=1:Sz0(i))Sz1(j)=Sz(js0+j);endfor(j=1:n)for(y=1:Sz0(i))if(xhsz(j)==Sz1(y))js0=js0+1;Sz(js0)=xhsz(j);end;end;end endfor(i=1:n)xhsz(i)=Sz(i);endendfor(x=1:fl)%%获得分类情况:每一子类的元素个数js=0;flsz(x)=0;for(i=1:n)pd=1;for(y=1:js)if(Sz(y)==i)pd=0;break;end;endif(pd)if(js==0)y=0;endfor(j=1:n)if(R(i,j)>=lmd(x))js=js+1;Sz(js)=j;end;endflsz(x)=flsz(x)+1;Sz0(flsz(x))=js-y;endjs0=1;for(i=1:flsz(x))y=1;for(j=1:flsz(x))if(Sz(y)==xhsz(js0))flqksz(x,i)=Sz0(j);js0=js0+Sz0(j);break;endy=y+Sz0(j);endendendF_dtjltx=figure('name','动态聚类图','color','w');axis('off');Kd=30;Gd=40;y=fl*Gd+Gd;lx=80;text(24,y+Gd/2,'λ');for(i=1:n)text(lx-5+i*Kd-0.4*Kd*(xhsz(i)>9),y+Gd/2,int2str(xhsz(i)));line([lx+i*Kd,lx+i*Kd],[y,y-Gd]);linesz(i)=lx+i*Kd;endtext(lx*1.5+i*Kd,y+Gd/2,'分类数');y=y-Gd;for(x=1:fl)text(8,y-Gd/2,num2str(lmd(x)));js0=1;js1=0;if(x==1)for(i=1:flsz(x))js1=flqksz(x,i)-1;if(js1)line([linesz(js0),linesz(js0+js1)],[y,y]);endline([(linesz(js0+js1)+linesz(js0))/2,(linesz(js0+js1)+linesz(js0))/2],[y,y-Gd]);linesz(i)=(linesz(js0+js1)+linesz(js0))/2;js0=js0+js1+1;endelse for(i=1:flsz(x))js1=js1+flqksz(x,i)js2=0;pd=0;for(j=1:flsz(x-1))js2=js2+flqksz(x-1,j);if(js2==js1)pd=1;break;endendif(j~=js0)line([linesz(js0),linesz(j)],[y,y]);endline([(linesz(js0)+linesz(j))/2,(linesz(js0)+linesz(j))/2],[y,y-Gd])linesz(i)=(linesz(js0)+linesz(j))/2;js0=j+1;text(2*lx+n*Kd,y-Gd/3,int2str(flsz(x)));y=y-Gd;end3function F_Jlfx_yanjiusheng(bzh,fa,X)%%模糊聚类分析%%bzh数据标准化类型;fa建立模糊相似矩阵的方法;X原始数据矩阵X=[36 41 63 65 6060 48 66 80 6351 54 81 81 9464 56 86 85 8351 50 35 31 3739 57 65 68 7060 59 97 100 9662 58 94 97 9166 51 83 85 8650 38 17 52 1843 18 43 40 1668 67 65 89 7955 60 23 66 6639 38 15 15 3845 44 29 70 4561 48 63 72 6549 73 65 82 6459 59 65 67 6254 62 47 80 9541 33 9 10 3256 59 77 75 9230 43 77 67 7546 50 24 36 2520 37 17 54 4057 53 41 78 6055 28 35 60 3668 73 97 100 96]%FID=fopen('fuyu9yinsu-matlab.txt','r');%读入数据文件,并变换成运算矩阵%[X,Cnt]=fscanf(FID,'%g %g',[27,9]); %按行读入每列,但按列存放到每行中%fclose(FID);%X=F_JlSjBzh(bzh,X);X=F_JlSjBzh(0,X);%模糊聚类分析数据标准化变换%X原始数据矩阵;cs=0,不变换;cs=1,标准差变换:cs=2,极差变换%R=F_JlR(fa,X);R=F_JlR(1,X); %%模糊聚类分析建立模糊相似矩阵%%X,数据矩阵%%fa=1,数量积法[m,n]=size(R);if(m~=n|m==0)return;endF_JlDtjl(R);。

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function varargout = lljuleifenxi(varargin)% LLJULEIFENXI MATLAB code for lljuleifenxi.fig% LLJULEIFENXI, by itself, creates a new LLJULEIFENXI or raises the existing% singleton*.%% H = LLJULEIFENXI returns the handle to a new LLJULEIFENXI or the handle to% the existing singleton*.%% LLJULEIFENXI('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local% function named CALLBACK in LLJULEIFENXI.M with the given input arguments.%% LLJULEIFENXI('Property','Value',...) creates a new LLJULEIFENXI or raises the% existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are % applied to the GUI before lljuleifenxi_OpeningFcn gets called. An % unrecognized property name or invalid value makes property application % stop. All inputs are passed to lljuleifenxi_OpeningFcn via varargin. %% *See GUI Options on GUIDE's Tools menu. Choose "GUI allows only one % instance to run (singleton)".%% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES% Edit the above text to modify the response to help lljuleifenxi% Last Modified by GUIDE v2.5 07-Jan-2015 18:18:25% Begin initialization code - DO NOT EDITgui_Singleton = 1;gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...'gui_Singleton', gui_Singleton, ...'gui_OpeningFcn', @lljuleifenxi_OpeningFcn, ...'gui_OutputFcn', @lljuleifenxi_OutputFcn, ...'gui_LayoutFcn', [] , ...'gui_Callback', []);if nargin && ischar(varargin{1})gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});endif nargout[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});elsegui_mainfcn(gui_State, varargin{:});end% End initialization code - DO NOT EDIT% --- Executes just before lljuleifenxi is made visible.function lljuleifenxi_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)% This function has no output args, see OutputFcn.% hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% varargin command line arguments to lljuleifenxi (see VARARGIN)% Choose default command line output for lljuleifenxihandles.output = hObject;% Update handles structureguidata(hObject, handles);% UIWAIT makes lljuleifenxi wait for user response (see UIRESUME)% uiwait(handles.figure1);% --- Outputs from this function are returned to the command line.function varargout = lljuleifenxi_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) % varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT);% hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Get default command line output from handles structurevarargout{1} = handles.output;% --- Executes during object creation, after setting all properties. function edit6_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit6 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called function input_data_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to input_data (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hints: get(hObject,'String') returns contents of input_data as text% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of input_data as a double% --- Executes during object creation, after setting all properties. function input_data_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to input_data (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called % Hint: edit controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');endfunction input_obj_num_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to input_obj_num (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hints: get(hObject,'String') returns contents of input_obj_num as text % str2double(get(hObject,'String')) returns contents ofinput_obj_num as a double% --- Executes during object creation, after setting all properties. function input_obj_num_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to input_obj_num (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called % Hint: edit controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');endfunction input_var_num_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to input_var_num (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hints: get(hObject,'String') returns contents of input_var_num as text % str2double(get(hObject,'String')) returns contents ofinput_var_num as a double% --- Executes during object creation, after setting all properties. function input_var_num_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to input_var_num (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called % Hint: edit controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');end% --- Executes on selection change in popm_class_method.function popm_class_method_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to popm_class_method (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hints: contents = cellstr(get(hObject,'String')) returnspopm_class_method contents as cell array% contents{get(hObject,'Value')} returns selected item frompopm_class_method% --- Executes during object creation, after setting all properties. function popm_class_method_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to popm_class_method (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called % Hint: popupmenu controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');end% --- Executes on selection change in popm_cluster_method.function popm_cluster_method_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to popm_cluster_method (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hints: contents = cellstr(get(hObject,'String')) returnspopm_cluster_method contents as cell array% contents{get(hObject,'Value')} returns selected item frompopm_cluster_method% --- Executes during object creation, after setting all properties. function popm_cluster_method_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to popm_cluster_method (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called % Hint: popupmenu controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');end% --- Executes on mouse press over axes background.function axes_ButtonDownFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to axes (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% --- Executes during object deletion, before destroying properties. function axes_DeleteFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to axes (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% --- Executes on button press in btn_start.function btn_start_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to btn_start (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)str_num_obj = get(handles.input_obj_num,'String');str_num_var = get(handles.input_var_num,'String');exp = '\D+';isNum =(isempty(regexp(str_num_obj,exp))&&isempty(regexp(str_num_obj,exp)));if(isNum)num_obj = str2num(str_num_obj);num_var = str2num(str_num_var);trysource_data = str2num(get(handles.input_data,'String'));val_class_method = get(handles.popm_class_method,'Value');% return the selected item from pop_menustr_class_method = get(handles.popm_class_method,'String');% return the contents of the pop_menu% this is the default valuehandles.current_method = 'cityblock';switch str_class_method{val_class_method} % it is the current selected item (String)case'¾ø¶ÔÖµ¾àÀë'handles.current_method = 'cityblock';case'ãÉ¿É·ò˹»ù¾àÀë'handles.current_method = 'minkowski';case'ÂíÊϾàÀë'handles.current_method = 'mahalanobis';case'×Ô¶¨Òå¾àÀë'handles.current_method = 'myDistFun';% alert to user to edit custome function in the myDistFun.m and the% default is use the euclidean distmH = msgbox('you could custom the distance function in the file myDistFun,if not,the default is the City block distance','attention');uiwait(mH);case'¼Ð½ÇÓàÏÒ'handles.current_method = 'cosine';case'Ïà¹ØϵÊý'handles.current_method = 'correlation';endval_cluster_method = get(handles.popm_cluster_method,'Value');% return the selected item from pop_menustr_cluster_method = get(handles.popm_cluster_method,'String');% return the contents of the pop_menu% this is the default valuehandles.current_cluster_method = 'single';switch str_cluster_method{val_cluster_method}case'×î¶Ì¾àÀë·¨ 'handles.current_cluster_method = 'single';case'×¾àÀë·¨'handles.current_cluster_method = 'complete';case'Öмä¾àÀë·¨'handles.current_cluster_method = 'median';case'ÖØÐÄ·¨'handles.current_cluster_method = 'centroid';case'Ààƽ¾ù·¨'handles.current_cluster_method = 'average';case'Àë²îƽ·½ºÍ·¨'handles.current_cluster_method = 'ward';end%% check the datareal_rows = size(source_data,1);real_cols = size(source_data,2);if(real_rows ~= num_obj || real_cols ~= num_var)% alert to user that the data dont't matchingmH = msgbox('the size of your input data is notmatching','attention');uiwait(mH);else%% begin cluster and show the cluster tree on the axespdist_method = handles.current_method;if(strcmp(pdist_method,'myDistFun'))dist_matr = pdist(source_data,@myDistFun);elsedist_matr = pdist(source_data,pdist_method);endlinkage_method = handles.current_cluster_method;cluster_result = linkage(dist_matr,linkage_method);axes(handles.axes);dendrogram(cluster_result);endcatch errmH = msgbox('please input the correct data!');uiwait(mH)endelsemH = msgbox('please input the correct data!');uiwait(mH);end% --- Executes during object creation, after setting all properties. function tittle_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to tittle (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called function Z = myDistFun( X,Y )%the custom distance function% where X is a 1-by-n vector,and Y is an m-by-n matrix,% myDistFun must return an m-by-1 vector of distances Z,% whose kth element is the distance between X and Y(k,:).%% this is the City block distance definitionXX = repmat(X,size(Y,1),1);Z = sum(abs(XX - Y),2);%% you can definite your own distance function hereend。

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