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  • 凝聚层次聚类算法matlab源码》由会员分享,可在线阅读,更多相关《凝聚层次聚类算法matlab源码(3页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、共享一个在数据挖掘课程中作为示例使用的凝聚层次聚类算法源码,供大家学习...

    《凝聚层次聚类算法matlab源码》由会员分享,可在线阅读,更多相关《凝聚层次聚类算法matlab源码(3页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。

    1、共享一个在数据挖掘课程中作为示例使用的凝聚层次聚类算法源码,供大家学习交流使用时将源码复制进一个新的Function并更改m文件的文件名为AGNES即可-2016 年4月10 日 以下为程序的 matlab 源码:function cluster=AGNES(pointSet,targetClusterNum,method)% 凝聚层次聚类算法% 输入:点集 pointSet 、目标簇数 targetClusterNum 、簇间差异度度量方式 method% 点集 pointSet为n*m矩阵,包含n个点,每个点有 m个属性% 目标簇数 targetClusterNum 为一个整数, 0tar。

    2、getClusterNumn% method 为字符串,对应不同距离度量方式:% method=min:最小距离度量 ;method=max:最大距离度量 ;method=mean:均值距离度量;method=avg:平均距离度量 ;% 输出: cluster为长度为n的向量,表示各点所对应簇的类别标记% 调用方式示例:cluster=AGNES(pointSet,3,max);% 表示将 pointSet使用最大距离度量方式聚为 3 个类,将通过 cluster 变量返回类标记pointNum=size(pointSet,1);cluster=1:pointNum;%每个点对应簇标记%当前簇。

    3、数目。初始默认每个点为单独的一个簇%若聚类数满足结束条件则算法结束i=0; while true i=i+1; uniCluster=unique(cluster); clusterNum=size(uniCluster,2);if clusterNum=targetClusterNum break ;end%计算簇间差异度clusterDist=zeros(clusterNum);if strcmp(method, mean )=1 %计算各簇间差异度:平均距离 clusterMean=;for c=1:clusterNum%计算各簇均值uniCluster=unique(cluster);。

    4、 subCluster=pointSet(cluster=uniCluster(c),:); clusterMean=clusterMean;uniCluster(c),mean(subCluster,1);endfor d=1:size(clusterMean,1)%计算各簇间距离clusterDist(:,d)=sqrt(sum(clusterMean(:,2:end)-repmat(clusterMean(d,2:en d),size(clusterMea 门,1),1).人2,2);endclusterDist=clusterDist+eye(size(clusterDist,1)*m。

    5、ax(max(clusterDist)*100; %将对角线设为最大值elseif strcmp(method, min )=1 %计算各簇间差异度:最小距离for c1=1:clusterNumfor c2=c1+1:clusterNum subPointSet1=pointSet(cluster=uniCluster(c1),:); subPointSet2=pointSet(cluster=uniCluster(c2),:); subPointSet1Expend=;for c3=1:size(subPointSet1,1) subPointSet1Expend=subPointSet1。

    6、Expend;repmat(subPointSet1(c3,:),size(s ubPointSet2,1),1);end subPointSet2Expend=repmat(subPointSet2,size(subPointSet1,1),1);dist=sqrt(sum(subPoi ntSetlExpe nd-subPoi ntSet2Expe nd).A2,2); clusterDist(c1,c2)=min(dist);%取最小值endend clusterDist=clusterDist+clusterDist;%将三角阵转换为对称阵clusterDist=clusterDist。

    7、+eye(size(clusterDist,1)*max(max(clusterDist)*100; %将对角线设为最大值elseif strcmp(method, max )=1 %计算各簇间差异度:最大距离for c1=1:clusterNumfor c2=c1+1:clusterNum subPointSet1=pointSet(cluster=uniCluster(c1),:); subPointSet2=pointSet(cluster=uniCluster(c2),:); subPointSet1Expend=;for c3=1:size(subPointSet1,1) subPo。

    8、intSet1Expend=subPointSet1Expend;repmat(subPointSet1(c3,:),size(s ubPointSet2,1),1);endsubPointSet2Expend=repmat(subPointSet2,size(subPointSet1,1),1);dist=sqrt(sum(subPoi ntSetlExpe nd-subPoi ntSet2Expe nd).A2,2); clusterDist(c1,c2)=max(dist);%取最大值endend clusterDist=clusterDist+clusterDist;clusterDi。

    9、st=clusterDist+eye(size(clusterDist,1)*max(max(clusterDist)* 100;elseif strcmp(method, avg )=1 %计算各簇间差异度:均值距离for c1=1:clusterNumfor c2=c1+1:clusterNum subPointSet1=pointSet(cluster=uniCluster(c1),:); subPointSet2=pointSet(cluster=uniCluster(c2),:); subPointSet1Expend=;for c3=1:size(subPointSet1,1) s。

    10、ubPointSet1Expend=subPointSet1Expend;repmat(subPointSet1(c3,:),size(s ubPointSet2,1),1);endsubPointSet2Expend=repmat(subPointSet2,size(subPointSet1,1),1);dist=sqrt(sum(subPoi ntSetlExpe nd-subPoi ntSet2Expe nd).A2,2); clusterDist(c1,c2)=sum(dist)./size(dist,1);endend clusterDist=clusterDist+clusterDist;clusterDist=clusterDist+eye(size(clusterDist,1)*max(max(clusterDist)*100;end%合并相异度最小的两个簇rows,cols=find(clusterDist=min(min(clusterDist);两个簇index=rows,cols;%合并两个最相似的簇from=index(1,1);to=index(1,2);cluster(cluster=uniCluster(from)=uniCluster(to);end%取均值%找到相异度最小的end。

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  • 2.代码支持的凝聚层次聚类算法 通过简要的修改代码中函数的参数,代码可以支持不同的凝聚方法,支持的凝聚方法如下,默认的为代码本身算法: 单连接算法(默认,最近邻聚类算法,最短距离法,最小生成树算法);全...
  • matlab层次聚类算法

    2016-12-26 21:32:15
    %生成20个随机样本 %屏幕输出Q型聚类结果 %屏幕输出R型聚类结果 包含具体聚类步骤和算法,自写函数体
  • 这个是一个简单的聚类分析matlab代码实现,通过matlab对数据进行了简单的层次聚类分析
  • 层次聚类matlab程序

    2016-01-05 20:25:12
    层次聚类matlab程序,数据来源为80个平面点坐标。
  • 层次聚类matlab代码

    2017-09-16 11:33:47
    层次聚类matlab代码,数据要求字符串格式,数据类型一致,便于计算和使用,提高数据准确度和可用性,简单实用。
  • 篇一 : 初识聚类算法:K均值、凝聚层次聚类和DBSCAN聚类分析就仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息,将数据对象分组(簇)。其目标是,组内的对象相互之间是相似的,而不同组中的对象是不同的。组内相似性越大...

    篇一 : 初识聚类算法:K均值、凝聚层次聚类和DBSCAN

    聚类分析就仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息,将数据对象分组(簇)。其目标是,组内的对象相互之间是相似的,而不同组中的对象是不同的。组内相似性越大,组间差别越大,聚类就越好。

    先介绍下聚类的不同类型,通常有以下几种:

    (1)层次的与划分的:如果允许簇具有子簇,则我们得到一个层次聚类。层次聚类是嵌套簇的集族,组织成一棵树。划分聚类简单地将数据对象划分成不重叠的子集(簇),使得每个数据对象恰在一个子集中。

    (2)互斥的、重叠的与模糊的:互斥的指每个对象都指派到单个簇。重叠的或是模糊聚类用来反映一个对象同时属于多个组的事实。在模糊聚类中,每个数据对象以一个0和1之间的隶属权值属于每个簇。每个对象与各个簇的隶属权值之和往往是1。

    (3)完全的与部分的:完全聚类将每个对象指派到一个簇中。部分聚类中,某些对象可能不属于任何组,比如一些噪音对象。

    聚类分析后发现的簇往往也具有不同的类型:

    (1)明显分离的:簇是对象的集合,不同组中的任意两点之间的距离都大于组内任意两点之间的距离。(1)

    (2)基于原型的:簇是对象的集合,其中每个对象到定义该簇的原型的距离比到其他簇的原型的距离更近(或更加相似)。对于具有连续属性的数据,簇的原型通常是质心,即簇中所有点的平均值。这种簇倾向于呈球状。

    (3)基于图的:如果数据用图表示,其中节点是对象,而边代表对象之间的联系,则簇可以定义为连通分支,即互相连通但不与组外对象连通的对象组。基于图的簇一个重要例子就是基于临近的簇,其中两个对象是相连的,仅当他们的距离在指定的范围之内。也就是说,每个对象到该簇某个对象的距离比不同簇中的任意点的距离更近。

    (4)基于密度的:簇是对象的稠密区域,被低密度的区域环绕。当簇不规则或互相盘绕,并且有噪声和离群点时,常常使用基于密度的簇定义。

    下面介绍三种常用的聚类算法:

    (1)基本K均值:基于原型的,划分的聚类技术,试图从全部数据对象中发现用户指定个数的簇。

    (2)凝聚层次聚类:开始每个点各成一簇,然后重复的合并两个最近的簇,直到指定的簇个数。

    (3)DBSCAN:一种划分的,基于密度的聚类算法。

    下面我们以对二维空间的数据点对象的聚类为例,依次介绍三面三种聚类算法。我们使用的表示二维空间的数据点的源文件中,每行为一个数据点,格式是x坐标值# y坐标值。

    基本K均值:选择K个初始质心,其中K是用户指定的参数,即所期望的簇的个数。每次循环中,每个点被指派到最近的质心,指派到同一个质心的点集构成一个簇。然后,根据指派到簇的点,更新每个簇的质心。重复指派和更新操作,直到质心不发生明显的变化。

    为了定义二维空间的数据点之间的“最近”概念,我们使用欧几里得距离的平方,即点A(x1,y1)与点B(x2,y3)的距离为dist(A,B)=(x1-x2)2+(y1-y2)2。另外我们使用误差的平方和SSE作为全局的目标函数,即最小化每个点到最近质心的欧几里得距离的平方和。在设定该SSE的情况下,可以使用数学证明,簇的质心就是该簇内所有数据点的平均值。

    根据该算法,实现如下代码:

    https://github.com/intergret/snippet/blob/master/Kmeans.py

    或是 http://www.oschina.net/code/snippet_176897_14731

    聚类的效果如下图,图中的折线是历次循环时3个簇的质心的更新轨迹,黑点是初始质心:

    140043_0.jpg我们查看基本K均值算法实现步骤及上面的聚类效果可以发现,该聚类算法将所有数据点都进行了指派,不识别噪音点。另外选择适当的初试质心是基本K均值过程的关键。其实,只要两个初试质心落在一个簇对的任何位置,就能得到最优聚类,因为质心将自己重新分布,每个簇一个,是SSE最小。如果初试时一个簇只有一个质心,那么基本K均值算法不能将该质心在簇对之间重新分布,只能有局部最优解。另外,它不能处理非球形簇,不同尺寸和不同密度的簇。

    关于基本K均值算法的其他还可以查阅陈皓的博客:

    凝聚层次聚类:所谓凝聚的,指的是该算法初始时,将每个点作为一个簇,每一步合并两个最接近的簇。另外即使到最后,对于噪音点或是离群点也往往还是各占一簇的,除非过度合并。对于这里的“最接近”,有下面三种定义。我在实现是使用了MIN,该方法在合并时,只要依次取当前最近的点对,如果这个点对当前不在一个簇中,将所在的两个簇合并就行:

    (1)单链(MIN):定义簇的邻近度为不同两个簇的两个最近的点之间的距离。

    (2)全链(MAX):定义簇的邻近度为不同两个簇的两个最远的点之间的距离。

    (3)组平均:定义簇的邻近度为取自两个不同簇的所有点对邻近度的平均值。

    根据该算法,实现如下代码。开始时计算每个点对的距离,并按距离降序依次合并。另外为了防止过度合并,定义的退出条件是90%的簇被合并,即当前簇数是初始簇数的10%:

    https://github.com/intergret/snippet/blob/master/HAC.py

    或是 http://www.oschina.net/code/snippet_176897_14732

    聚类的效果如下图,黑色是噪音点:

    140043_1.jpg另外我们可以看出凝聚的层次聚类并没有类似基本K均值的全局目标函数,没有局部极小问题或是很难选择初始点的问题。合并的操作往往是最终的,一旦合并两个簇之后就不会撤销。当然其计算存储的代价是昂贵的。

    DBSCAN:是一种简单的,基于密度的聚类算法。本次实现中,DBSCAN使用了基于中心的方法。在基于中心的方法中,每个数据点的密度通过对以该点为中心以边长为2*EPs的网格(邻域)内的其他数据点的个数来度量。根据数据点的密度分为三类点:

    (1)核心点:该点在邻域内的密度超过给定的阀值MinPs。

    (2)边界点:该点不是核心点,但是其邻域内包含至少一个核心点。

    (3)噪音点:不是核心点,也不是边界点。

    有了以上对数据点的划分,聚合可以这样进行:各个核心点与其邻域内的所有核心点放在同一个簇中,把边界点跟其邻域内的某个核心点放在同一个簇中。

    根据该算法,实现如下代码:

    https://github.com/intergret/snippet/blob/master/Dbscan.py

    或是 http://www.oschina.net/code/snippet_176897_14734

    聚类的效果如下图,黑色是噪音点:

    140043_2.jpg因为DBSCAN使用簇的基于密度的定义,因此它是相对抗噪音的,并且能处理任意形状和大小的簇。但是如果簇的密度变化很大,例如ABCD四个簇,AB的密度大大大于CD,而且AB附近噪音的密度与簇CD的密度相当,这是当MinPs较大时,无法识别簇CD,簇CD和AB附近的噪音都被认为是噪音;当MinPs较小时,能识别簇CD,但AB跟其周围的噪音被识别为一个簇。这个问题可以基于共享最近邻(SNN)的聚类结局。

    篇二 : MATLAB层次聚类分析法(转)_Miller

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  • 1.层次聚类介绍 2.matlab程序

    一、层次聚类介绍
    1.1 简介
    层次聚类,主要是对给定的待聚类的数据集进行层次化分解。主要分为两大类:
    1.从下到上的凝聚聚类
    2.从上到下的分裂聚类
    其他算法大部分是对样本之间距离度量或者类间凝聚/分裂依据进行改进。
    1.2从下到上的凝聚算法
    从下到上的凝聚算法能够让人们较为直观的观察到凝聚的树结构,也是层次聚类中比较常用的一个方法。
    主要过程如下图所示。在这里插入图片描述

    其中需要的步骤主要有三步:
    1.选择变量
    选择需要聚类的样本,就是需要聚类的数据集
    2.计算样本之间的距离/相似度
    关于样本距离的选择如果是空间变量,变量之间没有相互关系,一般选择欧式距离
    如果样本之间存在物理上的关联,比如下一样本的产生与上一样本具有相同的物理原理,一般选择相似度。
    将每个样本看成一个簇,计算每一类(样本)与其他类(样本)之间的相似度/距离,将样本距离按从小到大进行排序,按照从距离/相似度距离进行不断连接。
    在这里插入图片描述
    很明显黄点与紫色点聚为一类,然后可以得到6类,如下图所示,然后计算样本距离。
    在这里插入图片描述
    然后依据类间的聚合方式进行聚合,继续进行聚类。
    在这里插入图片描述
    然后聚为3类。最后合并为1类。
    在这里插入图片描述
    简单来说,就是不断计算簇中样本之间的相似度/距离,然后根据选择聚合依据进行不断聚类。
    3.计算类间之间的聚合方式
    类间距离合并的依据主要有6种:
    1.‘single’:单连通,最短距离法
    2.‘complete’:全连通,最长距离法
    3.‘average’:未加权平均距离法;
    4.‘centroid’:质心距离法
    5.‘median’:加权质心距离法
    6. ‘ward’:内平方距离
    示意图如下所示:
    引自:https://www.2cto.com/net/201806/755321.html
    在这里插入图片描述

    过程图:
    在这里插入图片描述
    二、matlab程序
    matlab中提供clusterdata函数用来进行聚类,默认返回值为每个样本的类别

    hidx=clusterdata(data,'maxclust',numClust,'distance',dist_h,'linkage',link);
    

    data为数据集
    numClust为你需要聚类的个数
    ‘distance’,表示样本之间的距离计算方式,
    dist_h 可供选择的参数有:{euclidean’:欧氏距离(默认);‘seuclidean’:标准化欧氏距离;‘mahalanobis’:马氏距离;‘cityblock’:布洛克距离;‘minkowski’:明可夫斯基距离;
    ‘cosine’:余弦距离 ‘correlation’:相关性 ‘hamming’:汉明距离 ‘jaccard’:Jaccard相似度};
    ‘linkage’,参数为簇间合并的依据,
    link 可供选择的参数有:{single’:单连通,最短距离法(默认);‘complete’:全连通,最长距离法;‘average’:未加权平均距离法;‘weighted’:加权平均法;‘centroid’:质心距离法;‘median’:加权质心距离法;‘ward’:内平方距离’chebychev’:Chebychev距离}。

    %% 读取数据
    clc;clear all,close all
    pre_data=xlsread('StockFinance.xlsx','Sheet1','E2:N4735');
    %% 数据归一化
    [rn,cn]=size(pre_data);
    step1_data=zeros(rn,cn);
       for k=1:cn
           %基于均值方差的离群点数据归一化
           xm=mean(pre_data(:,k));
           xs=std(pre_data(:,k));
           for j=1:rn
               if (pre_data(j,k))>xm+2*xs
                   step1_data(j,k)=1;
               elseif (pre_data(j,k))<xm-2*xs
                   step1_data(j,k)=0;
               else
                   step1_data(j,k)=(pre_data(j,k)-(xm-2*xs))/(4*xs);
               end
           end
       end
       xlswrite('norm_data.xlsx',step1_data);
    %% 层次聚类
    numClust=3;
    dist_h='spearman';
    link='weighted';
    hidx=clusterdata(step1_data,'maxclust',numClust,'distance',dist_h,'linkage',link);
    
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  • single-linkage聚类法(也称connectedness或minimum方法):类间距离等于两类对象之间的最小距离,若用相似度衡量,则是各类中的任一对象与另一类中任一对象的最大相似度。complete-linkage聚类法(也称diameter或...

    single-linkage聚类法(也称connectedness或minimum方法):类间距离等于两类对象之间的最小距离,若用相似度衡量,则是各类中的任一对象与另一类中任一对象的最大相似度。

    complete-linkage聚类法(也称diameter或maximum方法):组间距离等于两组对象之间的最大距离。

    average-linkage聚类法:组间距离等于两组对象之间的平均距离。

    average-link聚类的一个变种是R. D'Andrade (1978)的UCLUS方法,它使用的是median距离,在受异常数据对象的影响方面,它要比平均距离表现更佳一些.

    这种层次聚类称为“凝聚"法,由于它迭代合并所有分类。也有一种“划分”层次聚类法,与“凝聚”相反,它先将所有对象放在同一类中,并不断划分成更小的类,划分法一般很少使用。

    整个聚类过程其实是建立了一棵树,在建立的过程中,可以通过在第二步上设置一个阈值,当最近的两个类的距离大于这个阈值,则认为迭代可以终止。另外关键的一步就是第三步,如何判断两个类之间的相似度有不少种方法。这里介绍一下三种:

    SingleLinkage:又叫做 nearest-neighbor ,就是取两个类中距离最近的两个样本的距离作为这两个集合的距离,也就是说,最近两个样本之间的距离越小,这两个类之间的相似度就越大。容易造成一种叫做 Chaining 的效果,两个 cluster 明明从“大局”上离得比较远,但是由于其中个别的点距离比较近就被合并了,并且这样合并之后 Chaining 效应会进一步扩大,最后会得到比较松散的 cluster 。

    CompleteLinkage:这个则完全是 Single Linkage 的反面极端,取两个集合中距离最远的两个点的距离作为两个集合的距离。其效果也是刚好相反的,限制非常大,两个 cluster 即使已经很接近了,但是只要有不配合的点存在,就顽固到底,老死不相合并,也是不太好的办法。这两种相似度的定义方法的共同问题就是指考虑了某个有特点的数据,而没有考虑类内数据的整体特点。

    Average-linkage:这种方法就是把两个集合中的点两两的距离全部放在一起求一个平均值,相对也能得到合适一点的结果。

    average-linkage的一个变种就是取两两距离的中值,与取均值相比更加能够解除个别偏离样本对结果的干扰。

    这种聚类的方法叫做agglomerative hierarchical clustering(自下而上)的,描述起来比较简单,但是计算复杂度比较高,为了寻找距离最近/远和均值,都需要对所有的距离计算个遍,需要用到双重循环。另外从算法中可以看出,每次迭代都只能合并两个子类,这是非常慢的。尽管这么算起来时间复杂度比较高,但还是有不少地方用到了这种聚类方法,在《数学之美》一书的第14章介绍新闻分类的时候,就用到了自顶向下的聚类方法。

    是这样的,谷歌02年推出了新闻自动分类的服务,它完全由计算机整理收集各个网站的新闻内容,并自动进行分类。新闻的分类中提取的特征是主要是词频因为对不同主题的新闻来说,各种词出现的频率是不一样的, 比如科技报道类的新闻很可能出现的词就是安卓、平板、双核之类的,而军事类的新闻则更可能出现钓鱼岛、航母、歼15、歼20这类词汇。一般对每篇文章提取TF-IDF(词频-逆文本频率值)特征,组成一个高维的特征向量(每一维表示一个词出现的TF-IDF值),然后采用监督学习或者非监督学习的方法对新闻进行分类。在已知一些新闻类别的特征的情况下,采用监督学习的方法是很OK的。但是在未知的情况下,就采用这种agglomerative hierarchical clustering进行自动分类。 这种分类方法的动机很有意思。1998年雅让斯基是某个国际会议的程序委员会主席,需要把提交上来的几百篇论文发给各个专家去评审是否录用。虽然论文的作者自己给定了论文的方向,但方向还是太广,没有什么指导意义。雅让斯基就想到了这个将论文自动分类的方法,由他的学生费罗里安很快实现了。

    另外有一种聚类方法叫做divisive hierarchical clustering(自顶而下),过程恰好是相反的,一开始把所有的样本都归为一类,然后逐步将他们划分为更小的单元,直到最后每个样本都成为一类。在这个迭代的过程中通过对划分过程中定义一个松散度,当松散度最小的那个类的结果都小于一个阈值,则认为划分可以终止。这种方法用的不普遍,原文也没有做更多介绍。

    由于这种层次结构,普通的k-means也被称为一种flat clustering。

    层次聚类如何使用呢,借助matlab就可以实现了,十分简单。首先需要构造距离矩阵Y。这是一个对称矩阵,且对角线元素为0(自己与自己的距离为0)。假设所有样本保存为X,则通过:

    Y=pdist(X);

    Y=squareform(Y);

    就能够得到距离矩阵。注意pdist可以选择距离度量的方法,例如欧式距离,内积或者余弦夹角。在很多时候这个参数十分重要。

    然后通过Z=linkage(Y)就能产生层次聚类的树结构了。

    Z=linkage(Y);

    Z的结果描述起来需要借助实际的例子,大家可以通过matlab help查看,并结合实际结果领悟一下。这棵树可以通过以下指令可视化:

    dendrogram(Z)

    这样就完成了一次层次聚类了(虽然我们什么都没有做

    laugh.gif)

    本文系转载,不要追究我法律责任...@^_^@...

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    基于密度的聚类方法 摘要:我们生活在数据大爆炸时代,每时每刻都在产生海量的数据如视频,文本,图像和等。由于数据的类型和大小已经超出了人们传统手工处理的能力范围,聚类,作为一种最常见的无监督学习技术,...
  • Chameleon算法Matlab实现

    千次阅读 2018-06-19 17:11:12
    Chameleon(变色龙)算法 ——使用动态建模的多阶段层次聚类 一种层次聚类算法,它采用动态建模...最后使用凝聚层次聚类算法,基于子簇的相似度反复合并子簇。 **为引出**Chameleon变色龙算法的一些定义,先说一...
  • 四种聚类算法

    万次阅读 多人点赞 2016-05-22 16:08:58
    聚类分析是一种重要的人类行为,早在孩提时代,一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗、动物植物。目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用,如用于模式识别、数据分析、图像处理、市场...
  • 四种聚类算法的比较

    万次阅读 2016-04-15 21:41:54
    聚类分析是一种重要的人类行为,早在孩提时代,一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗、动物植物。目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用,如用于模式识别、数据分析、图像处理、市场...
  • AMVIDC是一种基于凝聚层次聚类(AHC)的数据聚类算法,它使用最小体积增加(MVI)和最小方向变化(MDC)作为聚类标准。 该算法在以下出版物中有详细描述: Fachada, N., Figueiredo, MAT, Lopes, VV, Martins, RC,...
  • 网络数据的K-means聚类算法

    千次阅读 2020-10-05 02:16:47
    聚类已经被广泛地研究了许多年,迄今为止,研究人员己经提出了许多聚类算法,大体上这些算法可以分为基于划分的方法、基于层次的方法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法。其中,K-means属于聚类分析...
  • 经典的凝聚聚类算法,如平均链接和 DBSCAN,被广泛应用于许多领域。 然而,这些算法并不是为在图上聚类而设计的。 该工具箱实现了以下算法,用于在直接图上进行凝聚聚类。 1) 基于结构描述符的算法 (gacCluster.m)...
  • 聚类算法综述 声明:本文章为博主(计算机本科生)选修课结课拓展小论文,仅供参考。 ...聚类算法常用于机器学习、数据分析等领域中,常用的聚类方法有层次化聚类、k-means聚类、均值漂移聚类,它...
  • 层次聚类

    2020-05-25 16:44:54
    文章目录层次聚类距离度量凝聚层次聚类算法描述:优劣:code 层次聚类 距离度量 层次聚类算法有多种,它们的步骤基本相同,差别在于聚类间距的定义不 同。计算聚类距离间距的计算方法主要有: 凝聚层次聚类 AGNES...

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