jlfx.m

聚类分析的matlab函数,内部有详细说明

sprintf('%s','调用.xls数据文件，作未标准化数据的聚类分析')
clear;
X=xlsread('shuju01');
subplot(1,2,1);
disp('画出数据如图:');
plot(X,'r*');
disp('按回车进行据类分析!');
pause;
subplot(1,2,2);
Y=pdist(X,'euclidean');        
%此处距离还可以是：
% cityblock(绝对值距离)
% Euclidean（欧式距离）
% Minkowski（闵可夫斯基距离）
% Chebychev（切比雪夫距离）
% mahalanobis（马氏距离）
Z=linkage(Y,'centroid');
% 此处计算距离方法还可以是：
% single（最短距离）
% complete（最长距离） 
% average（平均距离）
% weighted(加权平均距离，只对点点间的距离取欧氏距离有效)
% centroid（中心距离法）
% median（加权质量重心距离法）
% ward（内积平方距离法） 
 [H,T]=dendrogram(Z,'colorthreshold',30);  %输出分类图，省略0将输出30个叶子
 T=cluster(Z,4);   %最终分成四类
% %27行的数字可以修改  %%
 sprintf('%s','第一类元素有：')
 find(T==1)
 sprintf('%s','第二类元素有：')
 find(T==2)
 sprintf('%s','第三类元素有：')
 find(T==3)
 sprintf('%s','第四类元素有：')
 find(T==4)
shg