常用聚类的MATLAB程序

资 源 简 介

常用聚类的MATLAB程序

详 情 说 明

聚类分析是数据挖掘和模式识别中的重要技术，MATLAB提供了多种实现方式。本文将介绍几种常用的聚类算法及其在MATLAB中的应用特点。

k均值聚类是最经典的划分方法，通过迭代将数据点分配到最近的质心。MATLAB中的kmeans函数可以方便实现，需要预先指定聚类数目k。算法对初始质心敏感，通常需要多次运行以获得稳定结果。

模糊C均值聚类是k均值的模糊版本，允许数据点以不同隶属度属于多个簇。MATLAB的fcm函数实现了这一算法，适用于边界不清晰的数据集。相比硬聚类，它能更好地反映现实世界中对象的模糊归属特性。

谱系聚类通过构建数据点间的相似度层次结构进行聚类，MATLAB的linkage和cluster函数组合可实现。这种方法不需要预先指定簇数，且能发现非球形簇，但计算复杂度较高。

模糊减法聚类无需预先指定簇数，通过计算数据点的密度自动确定聚类中心。在MATLAB中可通过自定义函数实现，适合处理高维数据且对噪声鲁棒性好。

实际应用中应根据数据特征选择合适的算法。k均值适合处理大量数据，模糊C均值适用于重叠数据集，而谱系聚类则能发现数据中的层次结构。MATLAB的聚类可视化工具如dendrogram和scatter3能有效辅助结果分析。