聚类分析软件实现

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1、§8•利用Matlab和SPSS软件实现聚类分析1.用Matlab编程实现运用Matlab中的一些基木矩阵计算方法，通过自己编程实现聚类算法，在此只讨论根据最短距离规则聚类的方法。调用函数：mini.m求矩阵最小值，返回最小值所在行和列以及值的人小min2.m比较两数大小，返回较小值std1.m——用极差标准化法标准化矩阵ds1.m——用绝对值距离法求距离矩阵cluster.m——应用最短距离聚类法进行聚类分析printl.m调用各子函数，显示聚类结果聚类分析算法假设距离矩阵为vector,a阶，矩阵中最大值为max,令矩阵上三角元素等于max

2、聚类次数以下步骤作a・l次循环：求改变后矩阵的阶数，计作c求矩阵最小值，返冋最小值所在行£和列/以及值的大小gforl=l:c,为vector(c+l,l)赋值，产生新类令第C+1列元索，第幺行和第/行所有元索为，第幺列和第/列所有元索为max源程序如下：%stdl.mjfj极差标准化法标准化矩阵functionstd=stdl(vector)max=max(vector);%对列求最大值min=min(vector);[a,b]=size(vector);%矩阵大小,a为彳亍数,b为列数fori=l:aforj=l:bstd(i,j)=(ve

3、ctor(i,j)-min(j))/(max(j)-min(j));endend%ds1.m,用绝对值法求距离functiond=dsl(vector);[a,b]=size(vector);d=zeros(a);fori=l:aforj=l:afork=l:bd(ij)=d(ij)+abs(vector(i,k)-vector(j,k));endendendfprintfC绝对值距离矩阵如下:*);disp(d)求矩阵中最小值，并返冋行列数及其值function[v1,v2,v3]=min1(vector);%v1为行数,v2为列数,v3

4、为其值[v,v21=min(min(vector*));[v,v1]=min(min(vector));v3=min(min(vector));%min2.m，比较两数人小，返回较小的值functionvl=min(v2,v3);ifv2>v3vl=v3;elsevl=v2;end%cluster.m,®fe距离聚类法functionresult=cluster(vector);[a,b]=size(vector);max=max(max(vector));fori=l:aforj=i:bvector(ij)=max;endend;fork=l

5、:(b-l)[c,d]=size(vector);fprintf(^%g次聚类:',k);[e,f,g]=min1(vector);fprintff最小值=%g,将第％g区和第％g区并为一类,记作G%g；g,e,f,c+1);for1=1:cifl<=min2(e,f)vector(c+1J)=min2(vector(eJ),vector(f,l));elsevector(c+1J)=min2(vector(he),vector(l,f));endend;vector(l:c+l、c+l)=max;vector(l:c+l,e)=m

6、ax;vector(l:c+l,f)=max;vector(e,l:c+l)=max;vector(f,1:c+1)=max;end%printl,i)nj用各子函数functionprint=print1(filename,a,b);%a为地区个数，b为指标数fid=fopen(filename/r')vectoi=fscanf(fid,%g',[ab]);fprintf('标准化结果如下:')vl=stdl(vector)v2=dsl(vl);cluster(v2);%输出结果printl('fname9,7)2.直接调用Matlab

7、函数实现2.1调用函数层次聚类法(HierarchicalClustering)的计算步骤：①计算n个样本两两间的距离｛dj,记D②构造〃个类，每个类只包含一个样本；③合并距离最近的两类为一新类；④计算新类与当前各类的距离；若类的个数等于1,转到5)；否则回3)；⑤画聚类图；⑥决定类的个数和类；MatIab软件对系统聚类法的实现(调用函数说明)：cluster从连接输出(linkage)中创建聚类clusterdata从数据集合(x)屮创建聚类dendrogram画系统树状图linkage连接数据集中的忖标为二元群的层次树pdist_计算数据集

8、合中两两元素间的距离(向量)squareform将距离的输出向量形式定格为矩阵形式zscore对数据矩阵X进行标准化处理各种命令解释(1)T=clus