Matlab与聚类分析集合

简介：
《Matlab与聚类分析集合》是一本结合了Matlab编程技术和数据科学中聚类分析方法的实用指南。书中详细介绍了如何运用Matlab强大的计算能力来进行高效的聚类算法实现和数据分析，适合初学者及专业人士参考学习。 在Matlab中进行聚类分析可以使用多种函数来实现不同的方法： 1. **直接聚类**：通过调用`clusterdata`函数可以直接对样本数据进行一次性的聚类处理，但这种方法的灵活性较低，用户不能更改距离计算的方法。虽然使用者不需要深入了解聚类原理和过程，但是这可能限制了最终的聚类效果。 2. **层次聚类**：这是一种较为灵活的方式，在使用时需要深入理解其背后的理论与操作步骤： - 首先利用`pdist`函数来测量数据集中的变量之间的距离； - 然后通过`linkage`函数定义这些变量间的连接关系； - 接下来，可以借助`cophenetic`函数评估聚类信息的质量； - 最终使用`cluster`函数创建出所需的聚类结果。 3. **划分聚类**：包括K均值（K-means）和K中心（K-medoids）两种方法。这两种方式同样需要一系列的操作步骤，并且要求用户对聚类的基本原理及过程有较为清晰的理解，以确保能够正确地执行这些操作并获得有效的分类结果。