MATLAB中的凝聚型层次聚类代码

简介：
本段落提供了一种使用MATLAB进行凝聚型层次聚类的代码示例。通过该代码，用户可以对数据集执行层次聚类分析，并可视化树状图以理解不同群组间的层级关系。 代码仅供学习研究使用，请勿未经许可用于商业用途。 1. 输入文件格式：输入的文件需要包含N行两列的数据，其中每行的第一列表示数据点在X轴上的坐标值，第二列表示Y轴上的坐标值。例如： ``` 0.821794 -0.046215 3.103929 0.060835 1.12046 0.074556 ... ``` 2. 支持的凝聚层次聚类算法：通过调整代码中函数参数，可以支持多种不同的凝聚方法。默认设置为单连接法（最近邻、最短距离），其他可选的方法包括全连接法（最远邻、最长距离）、未加权平均距离法、加权平均法、质心距离法、加权质心距离法和内平方距离法（最小方差算法）。 3. 支持的距离或相似度计算公式：代码可以使用不同的方法来衡量两个数据点之间的差异，支持的选项包括欧氏距离（默认）、标准化欧氏距离、马氏距离、布洛克距离（曼哈顿/城市街区），闵可夫斯基（明可夫斯基）距离、余弦相似度、相关性相似度、汉明距离以及Jaccard相似度和切比雪夫距离。