matlab代码实现分层聚类算法

资 源 简 介

matlab代码实现分层聚类算法

详 情 说 明

分层聚类是一种常用的无监督学习方法，它将数据点逐步合并为层次化的簇结构。在MATLAB中实现分层聚类算法时，可以采用不同的距离度量方式来确定簇的合并策略。

### 算法思路

初始化：将每个数据点视为一个单独的簇。 计算距离矩阵：计算所有簇之间的距离，可以根据需求选择欧氏距离、曼哈顿距离或其他度量方式。 合并最近簇：采用“类间最小距离”（即单链接方法）来找到最近的两个簇进行合并。 更新距离矩阵：在合并簇后，重新计算新簇与其他簇之间的距离。这里可以采用“类内最大距离”（即完全链接方法的思想）来确保合并后的簇内部一致性。 重复合并直到终止：持续合并最近的簇，直到满足终止条件（如达到指定簇数或所有数据点合并为一个簇）。

### 关键实现细节

类内最大距离（用于簇内一致性）：计算合并后的簇内部点之间的最大距离，以确保新簇的紧密度。 类间最小距离（用于簇间相似性）：在合并簇时，优先选择两个簇间的最小距离，使得合并后的簇更具区分度。 动态更新策略：每次合并后，使用递推方法更新距离矩阵，提高计算效率。

### 应用场景

这种方法适用于需要清晰簇结构的任务，如生物学分类、市场细分或社交网络分析，其中簇的边界和层级关系至关重要。

（注：由于用户未提供具体代码，本文仅对算法逻辑进行说明。）