在MATLAB中进行聚类分析通常涉及以下几个步骤,包括准备数据集、选择聚类算法、编写聚类代码、运行并调试代码,以及可视化和评估聚类结果。下面是一个基于k-means聚类算法的示例代码,以及每个步骤的详细说明。 1. 准备数据集 首先,我们需要加载或创建一个用于聚类分析的数据集。这里,我们使用MATLAB内置的load函数加载一个示...
在MATLAB中,可以使用kmeans函数进行聚类分析。下面是一个简单的示例代码: % 生成一些随机数据 data = randn(100, 2); % 调用kmeans函数进行聚类分析 k = 3; % 聚类数目 [idx, centroids] = kmeans(data, k); % 可视化结果 scatter(data(:,1), data(:,2), 10, idx, 'filled'); hold on; scatte...
sum1=zeros(1,2); sum2=zeros(1,2); for k=1:1 for i=1:99 temp1=norm(q1x(i,:)-miao1)^2; temp2=norm(q1x(i,:)-miao2)^2; if temp1<temp2 c(i)=1; sum1(1,1)=sum1(1,1)+q1x(i,1); sum1(1,2)=sum1(1,1)+q1x(i,2); else c(i)=2; sum2(1,1)=sum2(1,1...
求聚类分析的matlab代码 clc,clear a=[ 107.5901247, 26.4991466;107.5894212, 26.49878615;（各个点的坐标）];y=pdist(a,'cityblock');yc=squareform(y)z=linkage(y)[h,t]=dendrogram(z,10)T=cluster(z,'maxclust',10)for i=1:10 tm=find(T==i); tm=reshape(tm,1,length(tm));...
非参数聚类算法,包括寻找峰值、寻找谷值和单峰集算法,能够在度量空间中识别具有一般形状的点簇。然而,大多数寻找峰值和寻找谷值算法是迭代的,所得到的簇取决于起始分类和假定的簇数量。在本文中,我们提出了一种非迭代的基于图论的非参数聚类分析方法。所得到的算法由一个单一标量参数控制,不需要起始分类,并且能够...
Matlab提供系列函数用于聚类分析,归纳起来具体方法有如下: 方法一:直接聚类, 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,该方法的使用者无需了解聚类的原理和过程,但是聚类效果受限制。 方法二:层次聚类,该方法较为灵活,需要进行细节了解聚类原理,具体 需要进行如...
1.聚类分析 | Matlab实现基于RIME-DBSCAN的数据聚类可视化(完整源码和数据) 2.多特征输入,可视化; 3.附赠测试数据,直接替换Excel数据即可用,运行main一键出图; 4.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 程序设计 完整源码和数据获取方式私信博主回复Matlab实现基于RIME-DBSCAN的数据聚类可...
主函数部分代码: 1 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % Energy Density Based Algorithm Proposed % % % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% ...
网络分析(聚类系数、最短路径、效率)matlab代码汇总