最短距离聚类的matlab实现-1(含聚类图-含距离计算)
聚类分析MATLAB
聚类分析MATLAB§8.利⽤Matlab和SPSS软件实现聚类分析1. 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。
调⽤函数：min1.m——求矩阵最⼩值，返回最⼩值所在⾏和列以及值的⼤⼩min2.m——⽐较两数⼤⼩，返回较⼩值std1.m——⽤极差标准化法标准化矩阵ds1.m——⽤绝对值距离法求距离矩阵cluster.m——应⽤最短距离聚类法进⾏聚类分析print1.m——调⽤各⼦函数，显⽰聚类结果聚类分析算法假设距离矩阵为vector，a阶，矩阵中最⼤值为max，令矩阵上三⾓元素等于max聚类次数=a-1,以下步骤作a-1次循环:求改变后矩阵的阶数,计作c求矩阵最⼩值，返回最⼩值所在⾏e和列f以及值的⼤⼩gfor l=1:c,为vector(c+1,l)赋值，产⽣新类令第c+1列元素，第e⾏和第f⾏所有元素为，第e列和第f列所有元素为max源程序如下：%std1.m,⽤极差标准化法标准化矩阵function std=std1(vector)max=max(vector); %对列求最⼤值min=min(vector);[a,b]=size(vector); %矩阵⼤⼩,a为⾏数,b为列数for i=1:afor j=1:bstd(i,j)= (vector(i,j)-min(j))/(max(j)-min(j));endend%ds1.m,⽤绝对值法求距离function d=ds1(vector);[a,b]=size(vector);d=zeros(a);for i=1:afor j=1:afor k=1:bd(i,j)=d(i,j)+abs(vector(i,k)-vector(j,k));endendendfprintf('绝对值距离矩阵如下：\n');disp(d)%min1.m,求矩阵中最⼩值，并返回⾏列数及其值function [v1,v2,v3]=min1(vector);%v1为⾏数，v2为列数，v3为其值[v,v2]=min(min(vector'));[v,v1]=min(min(vector));v3=min(min(vector));%min2.m，⽐较两数⼤⼩，返回较⼩的值function v1=min(v2,v3);if v2>v3v1=v3;elsev1=v2;end%cluster.m,最短距离聚类法function result=cluster(vector);[a,b]=size(vector);max=max(max(vector));for i=1:afor j=i:bvector(i,j)=max;endend;for k=1:(b-1)[c,d]=size(vector);fprintf('第%g次聚类:\n',k);[e,f,g]=min1(vector);fprintf('最⼩值=%g,将第%g区和第%g区并为⼀类，记作G%g\n\n',g,e,f,c+1); for l=1:cif l<=min2(e,f)vector(c+1,l)=min2(vector(e,l),vector(f,l));elsevector(c+1,l)=min2(vector(l,e),vector(l,f));endend;vector(1:c+1,c+1)=max;vector(1:c+1,e)=max;vector(1:c+1,f)=max;vector(e,1:c+1)=max;vector(f,1:c+1)=max;end%print1,调⽤各⼦函数function print=print1(filename,a,b); %a为地区个数，b为指标数fid=fopen(filename,'r')vector=fscanf(fid,'%g',[a b]);fprintf('标准化结果如下：\n')v1=std1(vector)v2=ds1(v1);cluster(v2);%输出结果print1('fname',9,7)2.直接调⽤Matlab函数实现2.1调⽤函数层次聚类法（Hierarchical Clustering）的计算步骤：①计算n个样本两两间的距离{d ij}，记D②构造n个类，每个类只包含⼀个样本；③合并距离最近的两类为⼀新类；④计算新类与当前各类的距离；若类的个数等于1，转到5）；否则回3）；⑤画聚类图；⑥决定类的个数和类；Matlab软件对系统聚类法的实现（调⽤函数说明）:cluster 从连接输出(linkage)中创建聚类clusterdata 从数据集合(x)中创建聚类dendrogram 画系统树状图linkage 连接数据集中的⽬标为⼆元群的层次树pdist 计算数据集合中两两元素间的距离(向量) squareform 将距离的输出向量形式定格为矩阵形式zscore 对数据矩阵 X 进⾏标准化处理各种命令解释1、T = clusterdata(X, cutoff)其中X为数据矩阵，cutoff是创建聚类的临界值。
利用Matlab进行数据聚类与分类的方法
利用Matlab进行数据聚类与分类的方法导言在当今大数据时代，处理和分析庞大的数据成为许多领域的重要任务，而数据聚类与分类是其中重要的一环。
Matlab作为一种功能强大的编程语言和工具，在数据聚类与分类方面具有广泛的应用。
本文将介绍利用Matlab进行数据聚类与分类的常用方法和技巧。
一、数据聚类的概念与方法1.1 数据聚类的定义数据聚类是指将具有相似特征的数据对象自动分成若干组的过程，旨在将相似的数据归为一类，不相似的数据分开。
1.2 常用的数据聚类方法- K-means聚类算法：K-means是一种常见且简单的数据聚类方法，通过迭代优化的方式将数据划分成K个簇。
- 层次聚类算法：层次聚类是一种基于树形结构的聚类方法，它将数据逐步合并或分裂，直到得到最终的聚类结果。
- 密度聚类算法：密度聚类根据数据点的密度特征进行聚类，能够有效地发现任意形状和大小的聚类簇。
- 谱聚类算法：谱聚类结合图论的思想，通过计算数据的拉普拉斯矩阵特征向量，将数据聚类成多个划分。
二、利用Matlab进行数据聚类2.1 准备工作在使用Matlab进行数据聚类之前，需要准备好数据集。
通常，数据集需要进行预处理，包括数据清洗、特征选择和降维等步骤。
2.2 K-means聚类利用Matlab的统计工具箱，可以轻松实现K-means聚类算法。
首先，将数据集读入Matlab并进行必要的归一化处理。
然后，使用kmeans函数运行K-means聚类算法，指定聚类的簇数K和迭代次数等参数。
最后，根据聚类结果进行数据可视化或进一步的分析。
2.3 层次聚类Matlab中的cluster函数提供了层次聚类的功能。
将数据集转换为距离矩阵，然后调用cluster函数即可实现层次聚类。
该函数支持不同的聚类算法和距离度量方法，用户可以根据具体需求进行调整。
2.4 密度聚类实现密度聚类可以使用Matlab中的DBSCAN函数。
DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，它通过确定数据点的领域密度来判定是否为核心对象，并通过核心对象的连接性将数据点分为不同的簇。
matlab、lingo程序代码1-最短距离
例9 某公司在六个城市c1, c2, …c6 中有分公司，从ici到cj的直接航程票价记在下述矩阵的(I,j)位置上。
（∞表示无直接航路），请帮助该公司设计一张城市c1到其它城市间的票价最便宜的路线图。
clc,cleara=zeros(6);a(1,2)=50;a(1,4)=40;a(1,5)=25;a(1,6)=10;a(2,3)=15;a(2,4)=20;a(2,6)=25;a(3,4)=10;a(3,5)=20;a(4,5)=10;a(4,6)=25;a(5,6)=55;a=a+a';a(find(a==0))=inf;pb(1:length(a))=0;pb(1)=1;index1=1;index2=ones(1,length(a));d(1:length(a))=inf;d(1)=0;temp=1;while sum(pb)<length(a)tb=find(pb==0);d(tb)=min(d(tb),d(temp)+a(temp,tb));tmpb=find(d(tb)==min(d(tb)));temp=tb(tmpb(1));pb(temp)=1;index1=[index1,temp];temp2=find(d(index1)==d(temp)-a(temp,index1));index2(temp)=index1(temp2(1));endd, index1, index2编写LINGO 程序如下：model:sets:cities/A,B1,B2,C1,C2,C3,D/;roads(cities,cities)/A B1,A B2,B1 C1,B1 C2,B1 C3,B2 C1, B2 C2,B2 C3,C1 D,C2 D,C3 D/:w,x;endsetsdata:w=2 4 3 3 1 2 3 1 1 3 4;enddatan=@size(cities); !城市的个数;min=@sum(roads:w*x);@for(cities(i)|i #ne#1 #and# i #ne#n:@sum(roads(i,j):x(i,j))=@sum(roads(j,i):x(j,i)));@sum(roads(i,j)|i #eq#1:x(i,j))=1;@sum(roads(i,j)|j #eq#n:x(i,j))=1;endmodel:sets:cities/1..11/;roads(cities,cities):w,x;endsetsdata:w=0;enddatacalc:w(1,2)=2;w(1,3)=8;w(1,4)=1;w(2,3)=6;w(2,5)=1;w(3,4)=7;w(3,5)=5;w(3,6)=1;w(3,7)=2;w(4,7)=9;w(5,6)=3;w(5,8)=2;w(5,9)=9;w(6,7)=4;w(6,9)=6;w(7,9)=3;w(7,10)=1;w(8,9)=7;w(8,11)=9;w(9,10)=1;w(9,11)=2;w(10,11)=4;@for(roads(i,j):w(i,j)=w(i,j)+w(j,i));@for(roads(i,j):w(i,j)=@if(w(i,j) #eq# 0, 1000,w(i,j))); endcalcn=@size(cities); !城市的个数;min=@sum(roads:w*x);@for(cities(i)|i #ne#1 #and# i #ne#n:@sum(cities(j):x(i,j))=@sum(cities(j):x(j,i)));@sum(cities(j):x(1,j))=1;@sum(cities(j):x(j,1))=0; !不能回到顶点1;@sum(cities(j):x(j,n))=1;@for(roads:@bin(x));end例12 用Floyd算法求解例9。
matlab kmeans聚类算法代码
一、引言在机器学习和数据分析中，聚类是一种常用的数据分析技术，它可以帮助我们发现数据中的潜在模式和结构。
而k均值（k-means）聚类算法作为一种经典的聚类方法，被广泛应用于各种领域的数据分析和模式识别中。
本文将介绍matlab中k均值聚类算法的实现和代码编写。
二、k均值（k-means）聚类算法简介k均值聚类算法是一种基于距离的聚类算法，它通过迭代的方式将数据集划分为k个簇，每个簇内的数据点与该簇的中心点的距离之和最小。
其基本思想是通过不断调整簇的中心点，使得簇内的数据点与中心点的距离最小化，从而实现数据的聚类分布。
三、matlab实现k均值聚类算法步骤在matlab中，实现k均值聚类算法的步骤如下：1. 初始化k个簇的中心点，可以随机选择数据集中的k个点作为初始中心点。
2. 根据每个数据点与各个簇中心点的距离，将数据点分配给距离最近的簇。
3. 根据每个簇的数据点重新计算该簇的中心点。
4. 重复步骤2和步骤3，直到簇的中心点不再发生变化或者达到预定的迭代次数。
在matlab中，可以通过以下代码实现k均值聚类算法：```matlab设置参数k = 3; 设置簇的个数max_iter = 100; 最大迭代次数初始化k个簇的中心点centroids = datasample(data, k, 'Replace', false);for iter = 1:max_iterStep 1: 计算每个数据点与簇中心点的距离distances = pdist2(data, centroids);Step 2: 分配数据点给距离最近的簇[~, cluster_idx] = min(distances, [], 2);Step 3: 重新计算每个簇的中心点for i = 1:kcentroids(i, :) = mean(data(cluster_idx == i, :)); endend得到最终的聚类结果cluster_result = cluster_idx;```四、代码解释上述代码实现了k均值聚类算法的基本步骤，其中包括了参数设置、簇中心点的初始化、迭代过程中的数据点分配和中心点更新。
最短路径 dijkstra算法的matlab代码实现
最短路径dijkstra算法的matlab代码实现如何用Matlab实现Dijkstra算法求解最短路径问题？Dijkstra算法是一种用于计算图中的最短路径的经典算法。
该算法以一个起始节点为基础，通过不断更新节点到其他节点的最短距离，直到找到最短路径为止。
本文将一步一步地回答如何使用Matlab实现Dijkstra算法，以及如何在Matlab中构建图并求解最短路径。
第一步：构建图Dijkstra算法是基于图的算法，因此我们首先需要在Matlab中构建一个图。
图可以用邻接矩阵或邻接表等方式表示。
这里我们选择使用邻接矩阵来表示图。
在Matlab中，可以使用矩阵来表示邻接矩阵。
假设我们的图有n个节点，我们可以创建一个n×n的矩阵来表示图的邻接矩阵。
如果节点i和节点j 之间有一条边，则将邻接矩阵中的第i行第j列的元素设置为边的权重，如果没有边相连，则将元素设置为一个较大的值（例如无穷大）表示不可达。
现在，我们可以开始构建邻接矩阵。
这里以一个具体的例子来说明。
假设我们有一个包含6个节点的无向图，如下所示：0 1 2 3 4 5-0 0 4 3 0 0 01 4 0 1 4 0 02 3 1 0 2 1 03 04 2 0 3 24 0 0 1 3 0 25 0 0 0 2 2 0在Matlab中，可以将邻接矩阵表示为一个n×n的矩阵。
在这个例子中，我们可以这样定义邻接矩阵：G = [0 4 3 0 0 0;4 0 1 4 0 0;3 1 0 2 1 0;0 4 2 0 3 2;0 0 1 3 0 2;0 0 0 2 2 0];第二步：实现Dijkstra算法在Matlab中，我们可以使用一些循环和条件语句来实现Dijkstra算法。
下面是一个基本的Dijkstra算法的实现流程：1. 创建一个数组dist，用于存储从起始节点到其他节点的最短距离。
初始时，将起始节点到自身的距离设置为0，其他节点的距离设置为无穷大。
MATLAB中聚类分类算法中距离计算方法
样本之间的距离计算方法：给定m*n阶数据矩阵X, xs和xt之间的各种距离定义如下:1、欧氏距离(euclidean ):2、标准欧氏距离(seuclidear):£ =比~x t Y其中，V是n*n阶对角矩阵，第j个元素是s(j)2,S是标准偏差向量3、马氏距离(mahalanobi9 :其中，C是X中样品的协方差4、绝对值距离(cityblock):必厂工应-叼|5、闵科夫斯基距离(minkowski):P=1时，是绝对值距离；p=2时，是欧氏距离，p “：时是契比雪夫距离。
6、契比雪夫距离(chebychev):7、余弦距离(cosine):8 相关性距离（correlation ）： （斗—召）（岂二◎）* J （叫—耳）（斗更J J（叫—耳）（辛-耳）d sf = （#（ “斯工 Xfj ）/n ）10、 Jaccard 距离（jaccard ）:桦［（呵 * 切）c （（ w 盜 °）5呵 *°））］ " 町（切北。
）5切*°）］11、 斯皮尔曼距离（spearmar ）:■吊）匕一耳）‘J （二焉）（%二并耳）（叫-耳）MATLAB 中通过pdist 函数计算样本点两两之间的距离， 在该函数中 可指定距离的计算方法类之间距离的计算方法：注：类r 是由类p 和类q 合并而来，n r 是类r 中样品的 个其中, 9、 海明距离（hamming ）:其中,数，Xri是类r中的第i个样品1、单链(single):也叫最短距离法，定义类与类之间的距离为两类最近样品的距离，即db\s) = »S Z e (i,…，斤厂)./亡(1、…，珥)2、全链(complete):也叫最长距离法，类与类之间的距离为两类最远样本间的距离，即d(r,s) = max(<7fsi(x r/,x^ (1 .. 尺尸),j c3、组平均(average):定义为两类中所有样品对的平均距离，即1 告令t/(/\s) = ----- V" V* distix^)Wi=l>=14、重心法(centroid):定义为两类重心之间的欧氏距离，即其中，5、中间距离(median)：定义为两类加权重心之间的欧氏距离，即rf(r,s) = ||i r-x s|l?^0!其中，其中，X r , X s分别是类「和类S之间的加权重心，如果类r是由类p和类q合并而来，那么定义为6、离差法(ward):定义为两类合并时导致的类内平方和的增量，类内平方和定义为类内所有样本点与类重心之间的距离的平方和，平方和的测量等价于下边的距离公式:其中，是欧氏距离，X r，X s是类r和类s的重心，n r，n s是类r和类s的元素个数。
用matlab做聚类分析
用matlab做聚类分析MATLAB提供了两种方法进行聚类分析：一、利用clusterdata 函数对数据样本进行一次聚类，这个方法简洁方便，其特点是使用范围较窄，不能由用户根据自身需要来设定参数，更改距离计算方法；二、步聚类：（1）用pdist函数计算变量之间的距离，找到数据集合中两辆变量之间的相似性和非相似性；（2）用linkage函数定义变量之间的连接；（3）用cophenet函数评价聚类信息；（4）用cluster函数进行聚类。
下边详细介绍两种方法:1、一次聚类Clusterdata函数可以视为pdist、linkage与cluster的综合，即Clusterdata函数调用了pdist、linkage和cluster，用来由原始样本数据矩阵X创建系统聚类，一般比较简单。
clusterdata函数的调用格式：T=clusterdata(X,cutoff)输出参数T是一个包含n个元素的列向量，其元素为相应观测所属类的类序号。
输入 的矩阵,矩阵的每一行对应一个观测（样品），每一列对应一个变量。
Cutoff 参数X是n p为阈值。
（1）当0<cutoff<2时，T=clusterdata(X,cutoff) 等价于Y=pdist(X,’euclid’); Z=linkage(Y,’single’); T=cluster(Z,’cutoff’，cutoff) ；（‘cutoff’指定不一致系数或距离的阈值，参数值为正实数）（2）Cutoff>>2时，T=clusterdata(X,cutoff) 等价于Y=pdist(X,’euclid’); Z=linkage(Y,’single’); T=cluster(Z, ‘maxclust’，cutoff) ；（‘maxclust’指定最大类数，参数值为正整数）2、分步聚类（1）求出变量之间的相似性用pdist函数计算出相似矩阵，有多种方法可以求距离，若此前数据还未无量纲化，则可用zscore函数对其标准化【pdist函数：调用格式：Y=pdist(X,’metric’)说明：X是M*N矩阵，为由M个样本组成，每个样本有N个字段的数据集‘seuclidean’：metirc取值为：’euclidean’：欧氏距离（默认）标准化欧氏距离;‘mahalanobis’：马氏距离;闵科夫斯基距离：‘ minkowski’;绝对值距离：‘ cityblock’…】pdist生成一个M*(M-1)/2个元素的行向量，分别表示M个样本两两间的距离。
matlab dijkstra算法求解最短路径例题
matlab dijkstra算法求解最短路径例题Dijkstra算法是一种用于在带有非负权值的图中找到单源最短路径的算法。
以下是一个用MATLAB实现Dijkstra算法求解最短路径的简单例子：function [shortestDistances, predecessors] = dijkstra(graph, startNode)% 输入参数：% - graph: 表示图的邻接矩阵，graph(i, j) 表示节点i 到节点 j 的权值，如果没有直接连接则为 inf。
% - startNode: 起始节点的索引。
numNodes = size(graph, 1);% 初始化距离数组，表示从起始节点到每个节点的最短距离 shortestDistances = inf(1, numNodes);shortestDistances(startNode) = 0;% 初始化前驱节点数组predecessors = zeros(1, numNodes);% 未访问的节点集合unvisitedNodes = 1:numNodes;while ~isempty(unvisitedNodes)% 选择当前最短距离的节点[~, currentNodeIndex] = min(shortestDistances(unvisitedNodes));currentNode = unvisitedNodes(currentNodeIndex);% 从未访问节点集合中移除当前节点unvisitedNodes(currentNodeIndex) = [];% 更新与当前节点相邻节点的距离for neighbor = unvisitedNodesif graph(currentNode, neighbor) + shortestDistances(currentNode) < shortestDistances(neighbor) shortestDistances(neighbor) = graph(currentNode, neighbor) + shortestDistances(currentNode);predecessors(neighbor) = currentNode;endendendend现在，让我们使用一个简单的例子来测试这个算法：% 创建一个邻接矩阵表示图graph = [0, 2, 0, 4, 0;2, 0, 3, 7, 0;0, 3, 0, 1, 0;4, 7, 1, 0, 5;0, 0, 0, 5, 0];startNode = 1; % 起始节点% 调用Dijkstra算法[shortestDistances, predecessors] = dijkstra(graph, startNode);% 显示结果disp('最短距离：');disp(shortestDistances);disp('前驱节点：');disp(predecessors);这个例子中，graph 表示一个带有权值的图的邻接矩阵，startNode 是起始节点的索引。
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最短距离聚类的matlab实现-1【2013-5-21更新】说明：正文中命令部分可以直接在Matlab中运行，作者(Yangfd09)于2013-5-21 19:15:50在MATLAB R2009a(7.8.0.347)中运行通过%最短距离聚类（含距离计算，含聚类图）%说明：此程序的优点在于每一步都是自己编写的，很少用matlab现成的指令，%所以更适合于初学者，有助于理解各种标准化方法和距离计算方法。
%程序包含了极差标准化（两种方法）、中心化、标准差标准化、总和标准化和极大值标准化等标准化方法，%以及绝对值距离、欧氏距离、明科夫斯基距离和切比雪夫距离等距离计算方法。
%==========================>>导入数据<<============================== %变量名为test（新建一个以test变量，双击进入Variable Editor界面，将数据复制进去即可）%数据要求：m行n列，m为要素个数，n为区域个数（待聚类变量）。
% 具体参见末页测试数据。
testdata=test;%============================>>标准化<<=============================== %变量初始化，m用来寻找每行的最大值，n找最小值，s记录每行数据的和[M,N]=size(testdata);m=zeros(1,M);n=9999*ones(1,M);s=zeros(1,M);eq=zeros(1,M);%为m、n和s赋值for i=1:Mfor j=1:Nif testdata(i,j)>=m(i)m(i)=testdata(i,j);endif testdata(i,j)<=n(i)n(i)=testdata(i,j);ends(i)=s(i)+testdata(i,j);endeq(i)=s(i)/N;end%sigma0是离差平方和，sigma是标准差sigma0=zeros(M);for i=1:Mfor j=1:Nsigma0(i)=sigma0(i)+(testdata(i,j)-eq(i))^2;endendsigma=sqrt(sigma0/N);jicha=m-n;%极差标准化（两种方法）、中心化、标准差标准化、总和标准化和极大值标准化。
he=sum(testdata,2);testdata_jc0=zeros(M,N);testdata_jc1=zeros(M,N);testdata_zx=zeros(M,N);testdata_std=zeros(M,N);testdata_zonghe=zeros(M,N);testdata_jdzh=zeros(M,N);for i=1:Mfor j=1:Ntestdata_jc1(i,j)=(testdata(i,j)-n(i))/jicha(i);testdata_jc0(i,j)=testdata(i,j)/jicha(i);testdata_zx(i,j)=testdata(i,j)-s(i)/N;testdata_std(i,j)=(testdata(i,j)-eq(i))/sigma(i);testdata_zonghe(i,j)=testdata(i,j)./he(i);testdata_jdzh(i,j)=testdata(i,j)/m(i);endend%=================>>选择标准化方式，计算距离<<========================= test=testdata_jc1'; %把此处修改为你需要的标准化方式，注意不要删掉转置符号“ ’ ”% testdata_jc1：极差标准化，分子减去最小值；testdata_jc0：极差标准化，不减最小值% testdata_zx：中心标准化；testdata_std：标准化擦标准化；% testdata_zonghe：总和标准化；testdata_jdzh：极大值标准化。
[M,N]=size(test);a='?';d_abs=zeros(M,M);d_ou0=zeros(M,M);d_qie=zeros(M,M);d_qie0=zeros(1,N);%===>>如果需要计算明科夫斯基距离，把对应程序行前面的“%”删去即可%if(1)% a=input('计算明可夫斯基距离？（Y/N）','s');% if(a=='Y'||a=='y')% d_ming0=zeros(M,M);% p=input('输入参数p：','s');% p=str2double(p);% end%endfor i=1:Mfor j=1:Mfor k=1:Nd_abs(i,j)=d_abs(i,j)+abs(test(i,k)-test(j,k));d_ou0(i,j)=d_ou0(i,j)+(test(i,k)-test(j,k))^2;d_qie0(k)=abs(test(i,k)-test(j,k));% if(a=='Y'||a=='y')% d_ming0(i,j)=d_ming0(i,j)+abs(test(i,k)-test(j,k))^p;% endendd_qie(i,j)=max(d_qie0);endendd_ou=sqrt(d_ou0);%if(a=='Y'||a=='y')d_ming=(d_ming0).^(1/p);end%=================>>选择距离，进行最短距离聚类<<================test=d_abs;t=0; %把此处修改为你需要的距离类型% d_abs：绝对值距离；d_ou：欧氏距离；d_qie：切比雪夫距离；d_ming：明科夫斯基距离M=length(test(1,:));MM=M;a=1:MM;Z=zeros(MM-1,3);disp('最短距离聚类分析结果：')while(sum(sum(test)))min=9999;for i=1:M %在test中找出最大的相关系数及其下标...for j=1:M %...并提示：合并下标对应的两组数据if(min>test(i,j)&&test(i,j)~=0)min=test(i,j);x=i;y=j;endendendt=t+1;str=['第',num2str(t),'步：lambda=',num2str(min),'>> 合并G(',...num2str(a(x)),')和G(',num2str(a(y)),')','记为G(',num2str(t+MM),')'];disp(str) %提示操作步骤Z(t,:)=[a(x),a(y),min]; %收集dendrogram()画聚类图时所需的数据a([x,y])=[]; %每执行一步，在a中删除被合并的数据号，在末尾顺次新增一个if(~isempty(a))a(end+1)=t+MM;endg=zeros(1,M-2); %生成新的距离矩阵ii=0;for i=1:Mif(i==x||i==y);elseii=ii+1;g(ii)=(test(x,i)<test(y,i))*test(x,i)+(test(x,i)>=test(y,i))*test(y,i);end%...两列变一列：两两比较取其小者endtest([x,y],:)=[];test(:,[x,y])=[];test=cat(1,test,g);test=cat(2,test,[g';0]);M=length(test(1,:));enddendrogram(Z,0); %画树状聚类图title('最短距离聚类');ylabel('lambda');clear M MM i ii j x y g a t min str Z测试数据：(数据较多，显示可能混乱，复制到.mat文件中即可)1249.9 910.17 875.4 299.92 207.78 677.08 545.31 691.23 927.09 1313.12 537.44 616.05 538.4 0.6 0.58 0.23 0.66 0.44 0.63 0.49 0.41 0.46 0.74 0.53 0.36 0.25 184.34 150.11 291.87 23.6 36.53 129.54 187.97 185.32 266.39 206.9 98.92 141.47 142.8 1999.97 2264.55 688.58 273.78 81.65 582.67 842.64 596.63 418.61 5452.91 1307.27 1200.08 1062. 279.09 112.81 35.23 20.33 10.58 56.79 70.92 35.71 48.14 431.85 66.43 44.96 50.17 2680.66 1130.19 709.59 394.31 139.66 901.7 755.68 480.37 645 2597.12 568.05 742.6 524.6 577.33 225.43 75.89 65.4 30.93 115.28 96.59 88.44 130.92 560.54 135.79 118.09 82.4 说明：1.本数据为35个城市的总人口、非农业人口比例、农业总产值、工业总产值、地方财政预算内收入、城乡居民年底储蓄余额、在岗职工工资额度数据2.人口单位：万人，后六项单位10^8元。
更新说明：本次更新【2013-5-21】内容：1.改动了聚类部分，增加了聚类图。
2.数据导入方式改成了直接复制粘贴。