1.matlab linkageԴ??
2.如何进行Cluster处理
3.MATLAB中通过函数 M 文件定义数组 X =[3,5,7,-6,8,7]求数组元素总数，最大值
4.matlab 怎么画出树形图

matlab linkageԴ??

       pdist 计算两两对象间的欧氏距离，输出为 (m-1)⋅ m/2长度向量，可转换为方阵表示对象间距离。使用方法为 Y=pdist(X) 或 Y=pdist(X,短视频源码怎么去除'metric')，其中'metric'参数指定计算方法。nova源码阅读表1总结了可选的'metric'值及其含义。

       linkage 使用最短距离算法生成层次聚类树，输入为pdist函数输出的距离行向量Y。输出Z为(m-1) × 3 矩阵，详细说明了树结构，包含生成新类的对象索引和连接距离。表2总结了可选的熊市指标源码'method'值及其含义。使用方法为 Z=linkage(Y) 或 Z=linkage(Y, 'method')。

       cluster 从连接输出（linkage）中创建聚类，输入为linkage函数输出的矩阵Z和定义聚类的阈值cutoff。输出T为大小为 m 的acc源码手机向量，标识每个对象所属的类。使用方法为 T=cluster(Z,cutoff) 或 T=cluster(Z,cutoff,depth,flag)。表3和表4详细说明了cutoff和depth参数的含义。

       对数据矩阵进行标准化处理，can诊断源码可以使用zsore(X)命令，具体处理方式未在文档中详细说明，但通常涉及对数据的归一化或标准化。

       H＝dendrogram(Z,P) 通过输入由linkage产生的数据矩阵Z画出聚类树状图，P参数指定结点数，默认值为。

       T=clusterdata(X,cutoff) 将矩阵X的数据分类，X为 m×n 矩阵。等价于使用pdist、linkage和cluster函数的组合。

       squareform 将pdist的输出转换为方阵形式，更直观地表示对象间的距离关系。

       cophenet 计算相干系数，比较由linkage产生的距离信息与由pdist产生的距离信息的相似性，用于评估聚类结果的质量。

如何进行Cluster处理

       Matlab提供系列函数用于聚类分析，归纳起来具体方法有如下：方法一：直接聚类，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，该方法的使用者无需了解聚类的原理和过程，但是聚类效果受限制。方法二：层次聚类，该方法较为灵活，需要进行细节了解聚类原理，具体需要进行如下过程处理：（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函数评价聚类信息；（4）用cluster函数创建聚类。方法三：划分聚类，包括K均值聚类和K中心聚类，同样需要系列步骤完成该过程，要求使用者对聚类原理和过程有较清晰的认识。cluster函数调用格式：T=cluster(Z,…)说明：根据linkage函数的输出Z创建分类。clusterdata函数调用格式：T=clusterdata(X,…)说明：根据数据创建分类。T=clusterdata(X,cutoff)与下面的一组命令等价：Y=pdist(X,’euclid’);Z=linkage(Y,’single’);T=cluster(Z,cutoff);

MATLAB中通过函数 M 文件定义数组 X =[3,5,7,-6,8,7]求数组元素总数，最大值

       定义一个test.m

       X=[3,5,7,-6,8,7]';

       disp(['元素个数:', num2str(length(X))])

       disp(['最大元素:', num2str(max(max(X)))])

       结果：

matlab 怎么画出树形图

       X = rand(,2);

       Y = pdist(X,'cityblock');

       Z = linkage(Y,'average');

       [H,T] = dendrogram(Z,'colorthreshold','default');

       set(H,'LineWidth',2)

       聚类树状图：