Advertisement

层次聚类代码.zip_层次聚类_MATLAB实现_层次聚类代码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源提供了一套使用MATLAB编写的层次聚类算法代码。通过该代码，用户可以便捷地进行数据分层和集群分析，适用于科研及工程应用中对复杂数据集的处理需求。 用MATLAB实现层次聚类法，不是通过调用库函数完成的，而是严格按照算法原理一步步编写代码来实现的。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 层次聚类代码.zip_层次聚类_MATLAB实现_层次聚类代码
    优质
    本资源提供了一套使用MATLAB编写的层次聚类算法代码。通过该代码，用户可以便捷地进行数据分层和集群分析，适用于科研及工程应用中对复杂数据集的处理需求。 用MATLAB实现层次聚类法，不是通过调用库函数完成的，而是严格按照算法原理一步步编写代码来实现的。
     
  • 层次聚类的Matlab代码（凝聚层次聚类）.zip
    优质
    本资源提供了一套用于执行凝聚层次聚类分析的MATLAB代码。通过该工具，用户能够便捷地对数据集进行分层聚类以探索其内在结构，并生成树状图展示结果。 聚类就是单纯的聚类算法。别的我也不知道。
     
  • MATLAB层次聚类_Hierarchical.zip_层次聚类MATLAB
    优质
    该资源包提供了利用MATLAB进行层次聚类分析的代码和示例数据。适用于数据分析、机器学习等领域，帮助用户理解和应用层次聚类算法。 层次聚类算法的MATLAB实现，不使用内置函数。
     
  • 层次聚类算法代码
    优质
    这段代码实现了层次聚类算法，能够根据数据间的相似性或距离进行分层聚合分析，适用于无监督学习场景下的数据分类与可视化。 我完成了基于熵特征的层次聚类分析，并进行了可视化展示。此外，我还提供了一个数据集用于支持这项研究。
     
  • Matlab中的层次聚类代码
    优质
    本段落介绍了一种在MATLAB环境中实现的数据分析技术——层次聚类算法。通过简洁高效的代码示例，帮助用户掌握如何应用该方法对数据进行分组和分类研究。 层次聚类的MATLAB代码需要使用字符串格式的数据，并且数据类型必须一致以确保计算准确性和数据可用性。这样的处理方式简单实用，能够提高数据分析的质量。
     
  • MATLAB中的凝聚型层次聚类代码
    优质
    本段介绍了一种基于MATLAB实现的凝聚型层次聚类算法代码。该代码能够有效地进行数据分组和模式识别，在数据分析中具有广泛应用价值。 代码仅供学习研究使用，请勿擅自商用。输入文件格式为N行两列的形式，分别对应数据点的X轴和Y轴坐标。 示例如下： ``` 0.821794 -0.0462153 1.03929 0.060835 1.12046 0.0745568 1.02233 0.0514739 ``` 代码支持的凝聚层次聚类算法包括： - 单连接算法（默认，最近邻聚类算法，最短距离法，最小生成树算法） - 全连接算法（最远邻聚类算法，最长距离法） - 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 - 内平方距离法（最小方差算法） 代码支持的距离或相似度度量公式包括： - 欧氏距离（默认） - 标准化欧氏距离 - 马氏距离 - 布洛克距离（曼哈顿距离，城市街区距离） - 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 - Jaccard相似度 - 切比雪夫距离
     
  • MATLAB中的凝聚型层次聚类代码
    优质
    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。
     
  • BIRCH层次聚类算法
    优质
    BIRCH层次聚类算法是一种高效的数据聚类方法，特别适用于大规模数据集。通过构建一个能够容纳大量信息的树状结构，它能够在一次或多次扫描数据后生成高质量的簇摘要，从而有效减少计算复杂度和空间需求。 **BIRCH聚类算法详解** BIRCH（Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies）是一种高效且可伸缩的层次聚类方法，特别适用于大规模数据集处理。该算法的主要特点在于其分层构建过程和对局部特征的有效表示，这使得它在处理大数据时具有较高的时间和空间效率。 ### 一、BIRCH算法的基本概念 1. **局部特征直方图（CLUSTER FEATURE）**：BIRCH的核心是使用CLUSTER FEATURE (CF)。这是一种紧凑的数据结构，用于存储子样本集的信息。每个CF包含两个主要部分：样本数量(N)和中心化及规范化累积向量(CS)，通过不断合并子样本集，CF可以逐步表示更大的聚类。 2. **层次结构的构建**：BIRCH算法在迭代过程中逐渐建立层级结构。每次新数据点到来时，会与现有的CF进行比较，并根据相似性来决定是将该数据点加入到一个已存在的CF中还是创建一个新的CF。这一过程确保了每个节点的数据分布较为平衡，从而避免了一个单独的节点过于庞大导致内存消耗过多的问题。 3. **存储效率**：BIRCH使用固定大小的CF结构来存储数据信息，即使面对庞大的数据集也能有效控制内存占用情况，这使得它在大数据场景下具有优异的表现能力。 ### 二、BIRCH算法流程 1. **初始化阶段**: 开始时每个样本作为一个独立的CLUSTER FEATURE (CF)。 2. **合并过程**：当新来的样本到达时，会与现有的CF进行对比。如果该样本和某个已存在的CF之间的距离小于预设阈值，则将此样本添加到对应的CF中；反之则创建一个新的CF并加入这个新的数据点。 3. **更新CLUSTER FEATURE**: 每次合并操作后都需要对相应的N（数量）以及CS（累积向量）进行修正以反映最新的信息状态。 4. **层次构建**：重复上述的步骤直到所有样本都被处理完毕，最终会形成一棵由CF节点构成的树状结构即为所求得的层级体系。 5. **生成最终聚类结果**: 通常需要借助其他类型的聚类算法（例如谱聚类或DBSCAN）来对生成出来的层次化模型进行剪枝操作以获得最佳效果。这是因为BIRCH本身并不能直接确定最合适的簇数。 ### 三、BIRCH的优点与缺点 **优点**： 1. **高效性**: BIRCH无需全局扫描数据，只需顺序读取即可完成处理任务，大大降低了计算成本。 2. **可扩展性强**: 固定大小的CF使得它能够轻松应对大规模的数据集挑战。 3. **内存友好型**: 通过避免一次加载所有原始数据的方式减少了对系统资源的需求。 **缺点**： 1. **聚类质量较低**: 相比于其他算法（如K-Means或谱聚类），BIRCH生成的最终结果可能不够理想。 2. **依赖后续剪枝策略**: BIRCH构建出来的层次结构需要通过额外的方法来完成最后一步优化，这就增加了复杂性和不确定性。 ### 四、应用与扩展 BIRCH算法在数据挖掘、推荐系统及图像分析等多个领域都有广泛的应用。由于其高效的特性，它常常被用作预处理步骤为后续的深入分析提供初步聚类结果。此外，也有研究人员对BIRCH进行了改进和优化（如调整CF结构或合并策略），以期进一步提高聚类准确性和效率。 总结来说，凭借独特的数据表示方式与层次构建方法，BIRCH成为了一种有效工具来处理大规模的数据集问题；尽管其在某些方面的表现可能不如同类算法优秀，但它的高效性以及对内存管理的优势使其成为一个值得考虑的选择。
     
  • 层次式聚类算法
    优质
    层次式聚类是一种通过构建分层树状结构（称为 dendrogram）对数据对象进行分类的方法，依据相似性逐步合并或分割数据集。 关于层次聚类的一些算法的介绍，如果能够理解的话可以进一步探讨。不过目前提供的内容有些混乱，建议明确表达想要讨论的具体算法或者问题点。
     
  • BIRCH层次聚类算法
    优质
    BIRCH层次聚类算法是一种高效的 clustering 方法，特别适用于处理大规模数据集。它通过构建集群特征树来识别数据中的密集区域，并形成簇结构。 Zhang T, Ramakrishnan R, Livny M. BIRCH: A new data clustering algorithm and its applications[J]. Data Mining and Knowledge Discovery, 1997, 1(2): 141-182. 这是一篇不错的英文文献。