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层次聚类及其在MATLAB中的实现

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简介：
简介：本文探讨了层次聚类算法的基本原理及应用，并详细介绍了如何使用MATLAB软件进行层次聚类分析的具体步骤和方法。 这段文字描述了基本层次聚类算法的MATLAB实现方法，内容简洁明了，并且是之前上课时记录下的笔记。该代码已经在15b版本上进行了实验验证并证明可以使用。

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  • 层次聚类及其在MATLAB中的实现
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    简介：本文探讨了层次聚类算法的基本原理及应用，并详细介绍了如何使用MATLAB软件进行层次聚类分析的具体步骤和方法。 这段文字描述了基本层次聚类算法的MATLAB实现方法，内容简洁明了，并且是之前上课时记录下的笔记。该代码已经在15b版本上进行了实验验证并证明可以使用。
     
  • 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中的层次聚类算法
    优质
    本文章介绍了在MATLAB环境下实现层次聚类算法的方法和技术，探讨了其应用及优化策略。 生成20个随机样本，并在屏幕上输出Q型聚类结果。 同时，在屏幕上输出R型聚类结果，包含具体的聚类步骤和算法，使用自写的函数体实现上述功能。
     
  • Matlab中的层次聚类程序
    优质
    本段介绍了一个在MATLAB环境中实现的层次聚类算法程序。该程序能够帮助用户对数据集进行层级式的分类分析，适用于需要探索复杂数据结构关系的研究者和工程师。 层次聚类的MATLAB程序使用80个平面点坐标的數據作为数据来源。
     
  • 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中的分层聚类实现
    优质
    本文章介绍了如何在MATLAB环境中进行分层聚类分析的方法与步骤，涵盖了数据准备、算法选择及结果可视化等关键环节。 程序虽然简短，并且主要使用了Matlab自带的函数，但能够清晰地展示Matlab处理分层聚类的过程及常用函数。
     
  • 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。