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1、MATLAB常用函数Matlab提供了两种方法进行聚类分析。 一种是利用 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； 另一种是分步聚类：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；用 linkage函数定义变量之间的连接；用 cophenetic函数评价聚类信息；用cluster函数创建聚类。 1Matlab中相关函数介绍 1.1 pdist函数 调用格式：Y=pdist(X,metric) 说明：用 metric指定的方法计算 X 数据矩阵中对象之间的距离。 X：一个mn的矩阵，它是由m个对象
2、组成的数据集，每个对象的大小为n。 metric取值如下： euclidean：欧氏距离； 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： correlation： hamming： jaccard： chebychev： Chebychev距离 1.2 squareform函数 调用格式：Z=squareform(Y,.) 说明： 强制将距离矩阵从上三角形式转化为方阵形式，或从方阵形式转化为上三角形式。 1.3 linkage函数 调用格式：Z=linkage(Y,method
3、) 说 明：用method参数指定的算法计算系统聚类树。 Y：pdist函数返回的距离向量； method：可取值如下： single：最短距离法； complete：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：内平方距离法 返回：Z为一个包含聚类树信息的3的矩阵。 1.4 dendrogram函数 调用格式：H，T，=dendrogram(Z,p，) 说明：生成只有顶部p个节点的冰柱图。 1.5 cophenet函数 调用格式：c=cophenetic(Z,Y) 说明：利用pdi
4、st函数生成的Y和linkage函数生成的Z计算cophenet相关系数。 1.6 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。 1.7 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基本知识 一、X-Y坐标图Plot( X,Y,) 1、线形 - 实线 - 虚线 ： 点线 2、
5、点形 + 加号 o 圆圈 * 星号 . 实心点 x 叉号 s 正方形 d 钻石 上三角 v 下三角 右三角 左三角 p 五角星 3、颜色 r 红 g 绿 b 蓝 c 蓝绿 m 紫红 y 黄 k 黑 w 白 4、hold命令 绘制前一条曲线后在命令窗口输入hold，在绘制下一条，两条曲线可显示在同一图像中 二、基本算法 1通用的特殊矩阵 常用的产生通用特殊矩阵的函数有： zeros：产生全0矩阵(零矩阵)。 ones：产生全1矩阵(幺矩阵)。 eye：产生单位矩阵。 rand：产生01间均匀分布的随机矩阵。 randn：产生均值为0，方差为1的标准正态分布随机矩阵。 2提取矩阵的对角线元素 di
6、ag(A)函数用于提取矩阵A主对角线元素，产生一个具有min(m,n)个元素的列向量。 diag(A)函数还有一种形式diag(A,k)，其功能是提取第k条对角线的元素。 3 方阵的行列式 det(A)。 4矩阵的秩 rank(A)。 5矩阵的迹 trace(A)。 6求逆矩阵 inv(A) 7 方阵的行列式 det(A)。 8矩阵平方根 sqrtm(A) 9多项式求根 roots(A) 10多项式求导 polyder(A) 11多项式求值 polyval(A) 12矩阵中各列的最大值 max(X) 13矩阵中各列的最小值 min(X) 14矩阵中各列的平均值 mean(X) 15向量X的欧氏长度 norm(x) 16向量X的元素总和 sum(x) 17向量X的元素总乘积 prod(x) 18向量和矩阵的范数 (1) norm(V)或norm(V,2)：计算向量V的2范数。 (2) norm(V,1)：计算向量V的1范数。 (3) norm(V,inf)：计算向量V的范数。 19pi：圆周率 p 20 MATLAB会忽略所有在百分比符号之后的文字，因此百分比之后的文字均可视为程式的注解。
