模糊聚类function c=fuz_hc(a,b)%模糊矩阵的合成运算程序%输入模糊矩阵a,b，输出合成运算结果cm=size(a,1);n=size(b,2);p=size(a,2);%错误排除if size(a,2)~=size(b,1)disp('输入数据错误！');return;end%合成运算for i=1:mfor j=1:nfor k=1:p

本文在阐述聚类分析方法的基础上重点研究FCM 聚类算法。FCM 算法是一种基于划分的聚类算法，它的思想是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。最后基于MATLAB实现了对图像信息的聚类。第 1 章概述聚类分析是数据挖掘的一项重要功能，而聚类算法是目前研究的核心，聚类分析就是使用聚类算法来发现有意义的聚类，即“物以类聚” 。虽然聚类

3.数据标准化（1） 数据矩阵设论域12345678910,1112U={,,,,,,,,,,}x x x x x x x x x x x x 为被分类的对象，每个对象又由指标123456789Y={,,,,,,,,}y y y y y y y y y 表示其性状即12345678910,1112x ={,,,,,,,,,,}i i i i i i i i

用matlab做聚类分析Matlab提供了两种方法进行聚类分析。一种是利用clusterdata函数对样本数据进行一次聚类，其缺点为可供用户选择的面较窄，不能更改距离的计算方法；另一种是分步聚类：（1）找到数据集合中变量两两之间的相似性和非相似性，用pdist函数计算变量之间的距离；（2）用linkage函数定义变量之间的连接；（3）用cophenetic函

聚类分析和MATLAB实现

Байду номын сангаас

function varargout = lljuleifenxi(varargin)% LLJULEIFENXI MATLAB code for lljuleifenxi.fig% LLJULEIFENXI, by itself, creates a new LLJULEIFENXI or raises the existing% singleton*.%

寻找变量之间的相似性 Y=pdist(X) X is a matrix of size M by N, treated as M observations of N variab

k 1p3.明氏距离 d(xi , x j ) [ | xik x jk |m ]1/ m pdist(x,’minkowski’,r)k 14.切氏距离d(xi , x j )m

matlab做聚类分析

MATLAB 层次聚类应用简述MATLAB的统计工具箱中的多元统计分析中提供了聚类分析的两种方法：1.层次聚类hierarchical clustering2.k-means聚类这里用最简单的实例说明以下层次聚类原理和应用发法。层次聚类是基于距离的聚类方法，MATLAB中通过pdist、linkage、dendrogram、cluster等函数来完成。层次聚

function [M,N] = Example8_11X=[1.8 2.1 3.2 2.2 2.5 2.8 1.9 2.0;95 99 101 103 98 102 120 130;0.15 0.21 0.18 0.17 0.16 0.20 0.09 0.11]; X=X'%X=[80 10 6 2;50 1 6 4;90 6 4 6;40 5 7 3;1

第5节 聚类分析对于所收集到的一组数据，如何对这组数据进行分类，这也是实际中面临的一个重要问题，统计中的聚类分析就可达到此目的，聚类分析根据分类对象的不同分为Q 型聚类分析和R 型聚类分析。Q 型聚类是指对样品进行分类，R 型聚类则是指对变量进行分类。在此也只对Q 型聚类进行说明。聚类的方法也是多种多样，最常用的方法有系统聚类法，动态聚类法。系统聚类法开始时

MATLAB 聚类分析

Company namewww.themegallery.com定义变量之间的连接 Z=linkage(Y)Z = linkage(Y,'method') ‘met

说明：如果是要用matlab做kmeans聚类分析，直接使用函数kmeans即可。使用方法:kmeans(输入矩阵，分类个数k)。转载一：MATLAB提供了两种方法进行聚类分析：1、利用clusterdata 函数对数据样本进行一次聚类，这个方法简洁方便，其特点是使用范围较窄，不能由用户根据自身需要来设定参数，更改距离计算方法；2、分步聚类：（1）用pdis

23. 模糊聚类分析原理及实现聚类分析，就是用数学方法研究和处理所给定对象，按照事物间的相似性进行区分和分类的过程。传统的聚类分析是一种硬划分，它把每个待识别的对象严格地划分到某个类中，具有非此即彼的性质，这种分类的类别界限是分明的。随着模糊理论的建立，人们开始用模糊的方法来处理聚类问题，称为模糊聚类分析。由于模糊聚类得到了样本数与各个类别的不确定性程度，表

求聚类分析的matlab代码clc,cleara=[ 107.5901247, 26.4991466;107.5894212, 26.49878615;（各个点的坐标）];y=pdist(a,'cityblock');yc=squareform(y)z=linkage(y)[h,t]=dendrogram(z,10)T=cluster(z,'maxclust

用matlab做聚类分析MATLAB提供了两种方法进行聚类分析：一、利用clusterdata 函数对数据样本进行一次聚类，这个方法简洁方便，其特点是使用范围较窄，不能由用户根据自身需要来设定参数，更改距离计算方法；二、步聚类：（1）用pdist函数计算变量之间的距离，找到数据集合中两辆变量之间的相似性和非相似性；（2）用linkage函数定义变量之间的连接

23. 模糊聚类分析原理及实现聚类分析，就是用数学方法研究和处理所给定对象，按照事物间的相似性进行区分和分类的过程。传统的聚类分析是一种硬划分，它把每个待识别的对象严格地划分到某个类中，具有非此即彼的性质，这种分类的类别界限是分明的。随着模糊理论的建立，人们开始用模糊的方法来处理聚类问题，称为模糊聚类分析。由于模糊聚类得到了样本数与各个类别的不确定性程度，表