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使用分解聚类算法在IRIS数据上进行聚类分析

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%分解聚类算法，对IRIS数据分类
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[iris,irisc] = loadiris();  %导入IRIS数据
%iris即为待分类样本数据矩阵，共150组，每组4个特征

iris1=iris';                %iris1对iris转置，方便后面求列均值
[n,nc]=size(iris1);         %n即为样本总数
iris2=zeros(1,nc);          %iris2为第二类样本矩阵，初始为零矩阵
iris3=zeros(1,nc);          %iris3为第三类样本矩阵，初始为零矩阵

[a1,a2,n1,n2]=assort(iris1,iris2,n);  %先将IRIS样本分成两类
iris1=a1;
iris2=a2;
ex1=countEX(iris1);                   %分别计算两类的类内离散度
ex2=countEX(iris2);                   
if ex1>ex2                            %将离散度较大的一组再分成两类
    [a1,a3,n1,n3]=assort(iris1,iris3,n1);
else
    [a2,a3,n2,n3]=assort(iris2,iris3,n2);
end

fprintf('n1=%g\n',n1);                %打印输出分类后的第一类的样本数目
disp(a1);                             %打印输出分类后的第一类样本
fprintf('n2=%g\n',n2);
disp(a2);
fprintf('n3=%g\n',n3);
disp(a3);