matlab中聚类分析以及matlab对股票聚类分析的情况分析

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有谁用matlab做过聚类算法

1、分类算法，参数分别为G（相似度矩阵），r（邻居门限），lambda（类门限），返回值A，一个cell数组，每个元素是一个向量，包含了一个类的所有元素。

2、对于待分类的一个样本集U=，设其中的每个元素有m项指标，则可以用m维向量描述样本，即：ui=(i=1，2，...，n)。

3、algorithm)是无监督分类中的一种基本方法，其也称为C-均值算法，其基本思想是：通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。

4、cluster_n行，data_n列。即一列中从上到下表示每个样本隶属与每一类的隶属度。然后在算法中不断迭代，最后得到的还是如此大的一个矩阵，代表每个样本隶属与每一类的隶属度然后选择最大的那个就是，它就属于那一类。

5、看工具箱啊，里面常见算法floc，cc之类的都有。

matlab 自带kmeans是k-均值聚类函数。

可以选择dendrogram显示的结点数目，这里选择20 。

SumD 1*K的和向量，存储的是类间所有点与该类质心点距离之和 D N*K的矩阵，存储的是每个点与所有质心的距离；[Idx，Ctrs，SumD，D] =kmeans(X，2，Replicates，2，Options，opts)；画出聚类为1的点。

kmeans：K-均值聚类 data是你自己的输入数据 3 是你要聚成3类 dist sqEuclidean 这2个参数，表示距离函数为欧式距离。什么是欧式距离自己百度 ’rep’，4 聚类重复次数4次。

聚类算法，不是分类算法。分类算法是给一个数据，然后判断这个数据属于已分好的类中的具体哪一类。聚类算法是给一大堆原始数据，然后通过算法将其中具有相似特征的数据聚为一类。

最终可以以聚类图的形式加以呈现，而聚类图可以以手式和自动生成两种方式进行，这里采用自动生成方式，亦是本文的程序实现过程中的一个关键环节。

1、模糊聚类分析方法主要针对的是这样的问题：对于样本空间P中的元素含有多个属性，要求对其中的元素进行合理的分类。

2、根据变量的分类结果以及它们之间的关系，可以选择主要变量进行回归分析或Q型聚类分析。

3、保存类别：分析选择保存‘保存类别’，SPSSAU会生成新标题用于标识，也可以右上角“我的数据”处查看到分析后的“聚类类别”。新标题类似如下：Cluster_***。

1、[silh2，h2] = silhouette(X，cidx2，sqeuclidean)；从轮廓图上面看，第二类结果比较好，但是第一类有部分数据表现不佳。有相当部分的点落在0.8以下。

2、首先，我们打开matlab软件，在命令行窗口中输入“help plot”，看一下plot函数的使用方法。输入a=[12 34 45 22 8 16；17 19 52 33 42 18]。

3、聚类分析的概念主要是来自多元统计分析，例如，考虑二维坐标系上有散落的许多点，这时，需要对散点进行合理的分类，就需要聚类方面的知识。

4、首先打开电脑上的“matlab”软件，主界面如下图所示。接着在命令窗口输入命令，二维散点图绘制首先需要x和y的坐标点，如下图所示。绘制二维散点图需要使用scatter函数，函数的调用格式如下图所示。

在Excel中插入带数据标记的折线图，右键选择数据选定数据区域，在选定水平区域生成。注意要把那个agglomerationcoefficient和横坐标的标度要提前写在excel的表格里，生成表格时，选择相应区域即可。

spss聚合系数变化曲线图制作的方法步骤：打开软件之后，在软件界面中先导入数据，导入数据之后再进行制作折线图的操作。

§利用Matlab和SPSS软件实现聚类分析用Matlab编程实现运用Matlab中的一些基本矩阵计算方法，通过自己编程实现聚类算法，在此只讨论根据最短距离规则聚类的方法。

已经知道类别数的话一般用k-均值就可以了，14维的矩阵是一行表示一个sample吗？一般是一个数据由一行表示，这样话你总共有14个数据了，matlab里自带的有k均值聚类的，关键看你聚类的依据是什么？一般就是高斯距离了。

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