matlab代码实现最近邻聚类算法

资 源 简 介

matlab代码实现最近邻聚类算法

详 情 说 明

最近邻聚类算法是一种基于距离度量的无监督学习方法，通过计算样本间的距离来确定聚类结果。相比K-means等需要预设聚类数目的算法，最近邻聚类能根据数据分布自动形成簇结构，适合数据分布未知的场景。

算法核心思路分为三个步骤：首先计算所有数据点两两之间的距离（常用欧氏距离），然后设定一个距离阈值，当某两个点之间的距离小于该阈值时，将它们归为同一簇。最终通过迭代判断，所有相互可达的点会被合并到同一个簇中。

在MATLAB中实现时，可以利用矩阵运算快速计算距离矩阵，通过循环或数组操作判断邻接关系。为提升可视化效果，建议用不同颜色标注不同簇，并用散点图展示数据分布。对于高维数据，可先进行PCA降维再绘图。算法的关键参数是距离阈值，其大小直接影响聚类数目和紧密度。

这种方法的优势是原理简单且无需预设簇数量，但在处理大规模数据时需注意计算效率。结果图示能直观反映聚类效果，适合用于教学演示或初步数据分析。