聚類(lèi)分析 | MATLAB實(shí)現(xiàn)基于AHC聚類(lèi)算法可視化
效果一覽
基本介紹
AHC聚類(lèi)算法，聚類(lèi)結(jié)果可視化，MATLAB程序。
Agglomerative Hierarchical Clustering（自底向上的層次聚類(lèi)）是一種經(jīng)典的聚類(lèi)算法，它的主要思想是將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)視為一個(gè)簇，然后將距離最近的兩個(gè)簇合并，直到達(dá)到預(yù)設(shè)的聚類(lèi)個(gè)數(shù)或者所有數(shù)據(jù)點(diǎn)都被合并為一個(gè)簇。
從Excel表格中讀取，直接替換數(shù)據(jù)就可以使用，不需要對(duì)程序大幅度改動(dòng)。程序內(nèi)有詳細(xì)注釋?zhuān)阌诶斫獬绦蜻\(yùn)行。文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-677108.html
程序設(shè)計(jì)
- 完整源碼和數(shù)據(jù)獲取方式：私信回復(fù)MATLAB實(shí)現(xiàn)基于AHC聚類(lèi)算法可視化。
%% 清空環(huán)境變量
warning off % 關(guān)閉報(bào)警信息
close all % 關(guān)閉開(kāi)啟的圖窗
clear % 清空變量
clc % 清空命令行
cosD = pdist(meas,'cosine');
clustTreeCos = linkage(cosD,'average');
cophenet(clustTreeCos,cosD)
ans =
0.9360
[h,nodes] = dendrogram(clustTreeCos,0);
h_gca = gca;
h_gca.TickDir = 'out';
h_gca.TickLength = [.002 0];
h_gca.XTickLabel = [];
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版權(quán)聲明：本文為CSDN博主「機(jī)器學(xué)習(xí)之心」的原創(chuàng)文章，遵循CC 4.0 BY-SA版權(quán)協(xié)議，轉(zhuǎn)載請(qǐng)附上原文出處鏈接及本聲明。
原文鏈接：https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/119920826
figure
hidx = cluster(clustTreeCos,'criterion','distance','cutoff',.006);
for i = 1:5
clust = find(hidx==i);
plot3(meas(clust,1),meas(clust,2),meas(clust,3),ptsymb{i});
hold on
end
hold off
xlabel('Sepal Length');
ylabel('Sepal Width');
zlabel('Petal Length');
view(-137,10);
grid on
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版權(quán)聲明：本文為CSDN博主「機(jī)器學(xué)習(xí)之心」的原創(chuàng)文章，遵循CC 4.0 BY-SA版權(quán)協(xié)議，轉(zhuǎn)載請(qǐng)附上原文出處鏈接及本聲明。
原文鏈接：https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/119920826
參考資料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-677108.html
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