
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文檔簡介
1、最短距離聚類的matlab實現-1【2013-5-21更新】說明:正文中命令部分可以直接在Matlab中運行,作者(Yangfd09 2013-5-21 19:15:50在 MATLAB R2009a(7.8.0.347)中運行通過%最短距離聚類(含距離計算,含聚類圖)%說明:此程序的優(yōu)點在于每一步都是自己編寫的,很少用matlab現成的指令,%所以更適合于初學者,有助于理解各種標準化方法和距離計算方法。%程序包含了極差標準化(兩種方法)、中心化、標準差標準化、總和標準化和極大值標準 化等標準化方法,%以及絕對值距離、歐氏距離、明科夫斯基距離和切比雪夫距離等距離計算方法。%= 導入數據 標 準
2、化 =m(i)m(i)=testdata(i,j);endif testdata(i,j)選擇標準化方式,計算距離如果需要計算明科夫斯基距離,把對應程序行前面的“”刪去即可%if(1)%a=input(計算明可夫斯基距離?(Y/N),s);%if(a=Y|a=y)%d_ming0=zeros(M,M);%p=input(輸入參數 p: ,s);%p=str2double(p);% end%endfor i=1:Mfor j=1:Mfor k=1:Nd_abs(i,j)=d_abs(i,j)+abs(test(i,k)-test(j,k);d_ou0(i,j)=d_ou0(i,j)+(test(
3、i,k)-test(j,k)A2;d_qie0(k)=abs(test(i,k)-test(j,k);if(a=Ylla=y)d_ming0(i,j)=d_ming0(i,j)+abs(test(i,k)-test(j,k)Ap;%endendd_qie(i,j)=max(d_qie0);endendd_ou=sqrt(d_ou0);%if(a=Ylla=y)d_ming=(d_ming0).A(1/p);end%=選擇距離,進行最短距離聚類test(i,j)&test(i,j)=0)min=test(i,j);x=i;y=j;endendendt=t+1;str=第,num2str(t),步
4、:lambda=,num2str(min), 合并G(,.num2str(a(x),)和 G(,num2str(a(y),),記為 G(,num2str(t+MM),);disp(str)%提示操作步驟Z(t,:)=a(x),a(y),min;%收集dendrogram ()畫聚類圖時所需的數據a(x,y)=;%每執(zhí)行一步,在a中刪除被合并的數據號,在末尾順次新增一個if(isempty(a)a(end+1)=t+MM;endg=zeros(1,M-2);%生成新的距離矩陣ii=0;for i=1:Mif(i=xlli=y);elseii=ii+1;g(ii)=(test(x,i)=test(
5、y,i)*test(y,i);end%.兩列變一列:兩兩比較取其小者endtest(x,y,:)=;test(:,x,y)=;test=cat(1,test,g);test=cat(2,test,g;0);M=length(test(1,:);enddendrogram(Z,0); %畫樹狀聚類圖title(最短距離聚類); ylabel(lambda);clear M MM iiijxygat min str Z測試數據:(數據較多,顯示可能混亂,復制到.mat文件中即可)1249.9 910.17875.4 299.92 207.78 677.08 545.31691.23 927.09
6、1313.12 537.440.60.58184.34 150.110.230.66291.87 23.60.440.630.490.410.460.7436.53 129.54 187.97 185.32 266.39 206.90.5398.921999.97 2264.55 688.58 273.78 81.65582.67 842.64 596.63 418.61 5452.911307.27279.09112.81 35.23 20.3310.5856.79 70.92 35.71 48.14 431.85 66.432680.66 1130.19 709.59 394.31 139.66 901.7755.68 480.37 6452597.12 568.05577.33 225.43 75.89 65.430.93 115.28 96.59 88.44 130.92 560.54 135.79616.05 538.40.360.25141.47 142.8 1200.08 1062.44.96 50.17742.6 524.6118.09 82.4說明:本數據為35個城市的總人口、非農業(yè)人口比例、農業(yè)總產值、工業(yè)總
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