河北电子网站建设,wordpress slider插件,精品故事网,有原型怎么做网站聚类分析 | MATLAB实现基于AHC聚类算法可视化 目录 聚类分析 | MATLAB实现基于AHC聚类算法可视化效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 AHC聚类算法#xff0c;聚类结果可视化#xff0c;MATLAB程序。 Agglomerative Hierarchical Clustering#xff08;自底…聚类分析 | MATLAB实现基于AHC聚类算法可视化 目录 聚类分析 | MATLAB实现基于AHC聚类算法可视化效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 AHC聚类算法聚类结果可视化MATLAB程序。 Agglomerative Hierarchical Clustering自底向上的层次聚类是一种经典的聚类算法它的主要思想是将每个数据点视为一个簇然后将距离最近的两个簇合并直到达到预设的聚类个数或者所有数据点都被合并为一个簇。 从Excel表格中读取直接替换数据就可以使用不需要对程序大幅度改动。程序内有详细注释便于理解程序运行。 程序设计
完整源码和数据获取方式私信回复MATLAB实现基于AHC聚类算法可视化。
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
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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hidx cluster(clustTreeCos,criterion,distance,cutoff,.006);
for i 1:5clust find(hidxi);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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