用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1.1pdist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。1.2squareform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。1.3linkage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。1.4dendrogram函数调用格式：=dendrogram(Z,p，…)说明：生成只有顶部p个节点的冰柱图（谱系图）。1.5cophenet函数调用格式：c=cophenetic(Z,Y)说明：利用pdist函数生成的Y和linkage函数生成的Z计算cophenet相关系数。1.6cluster 函数调用格式：T=cluster(Z,…)说明：根据linkage函数的输出Z 创建分类。1.7clusterdata函数调用格式：T=clusterdata(X,…)说明：根据数据创建分类。T=clusterdata(X,cutoff)与下面的一组命令等价：Y=pdist(X,’euclid’);Z=linkage(Y,’single’);T=cluster(Z,cutoff);2. Matlab程序2.1 一次聚类法X=;T=clusterdata(X,0.9)2.2 分步聚类Step1寻找变量之间的相似性用pdist函数计算相似矩阵，有多种方法可以计算距离，进行计算之前最好先将数据用zscore函数进行标准化。X2=zscore(X);%标准化数据Y2=pdist(X2);%计算距离Step2 定义变量之间的连接Z2=linkage(Y2);Step3评价聚类信息 C2=cophenet(Z2,Y2); //0.94698Step4 创建聚类，并作出谱系图 T=cluster(Z2,6); H=dendrogram(Z2);分类结果：{加拿大}，{中国，美国，澳大利亚}，{日本，印尼}，{巴西}，{前苏联}剩余的为一类。转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6163bdeb0102eb8b.html
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