Matlab数据分析方法
使用MATLAB进行数学计算与数据分析
使用MATLAB进行数学计算与数据分析第一章：MATLAB的基本介绍与使用MATLAB是一种强大的数学计算和数据分析工具，可用于解决各种数学问题和数据处理任务。
它提供了许多内置函数和工具箱，使得数学计算和数据分析变得简单快捷。
第一节：MATLAB的安装与基本配置要使用MATLAB，首先需要将其安装到电脑上。
下载并运行安装程序，按照指示完成安装过程即可。
安装完成后，还需要进行一些基本配置，例如设置工作目录和默认文件格式等。
第二节：MATLAB的基本操作打开MATLAB后，会看到一个命令窗口和一个编辑器窗口。
在命令窗口中，可以直接输入命令并执行，而编辑器窗口则用于编写、保存和运行MATLAB脚本文件。
还可以通过菜单栏和工具栏来调用MATLAB的各种功能和工具。
第二章：MATLAB中的数学计算MATLAB提供了丰富的数学函数和工具，可以实现各种数学计算。
第一节：基本的数学运算MATLAB可以进行基本的数学运算，如加减乘除、乘方、开方等。
只需简单地输入相应的命令，MATLAB就会自动进行计算并给出结果。
第二节：解方程与求根MATLAB提供了多种解方程和求根的方法，包括代数方程、非线性方程和微分方程的求解。
通过调用相应的函数，输入方程的形式和初始值等参数，MATLAB可以帮助我们找到相应的解或根。
第三节：数值积分与微分MATLAB可以实现数值积分和微分的计算。
通过调用相关函数，输入函数表达式和积分或微分区间等参数，MATLAB可以进行相应的数值计算，并给出结果。
第三章：MATLAB中的数据分析MATLAB不仅可以进行数学计算，还可以进行数据分析。
它提供了多种数据处理和分析的方法和工具。
第一节：数据导入与导出在MATLAB中，可以将各种数据文件导入到工作空间中进行处理和分析，也可以将处理后的数据导出到文件中保存。
可以通过调用相应的函数和工具来实现数据的导入和导出。
第二节：数据可视化MATLAB提供了强大的数据可视化功能，可以将数据以图表的形式展示出来。
使用MATLAB进行数据分析教程
使用MATLAB进行数据分析教程第一章：介绍MATLAB的基本知识MATLAB是一种广泛应用于科学计算和工程设计的软件工具。
本章将介绍MATLAB的基本知识，包括安装和启动MATLAB、MATLAB工作环境的组成以及基本的编程语法和命令。
通过本章的学习，读者可以快速上手使用MATLAB进行数据分析。
第二章：数据导入与清洗在进行数据分析之前，首先需要将数据导入到MATLAB中，并进行必要的数据清洗。
本章将介绍如何从不同的数据源导入数据，如Excel表格、文本文件和数据库。
此外，还将涵盖数据清洗的基本技术，例如处理缺失值、异常值和重复值等。
第三章：数据可视化数据可视化是数据分析的重要环节，可以帮助我们更好地理解数据的分布、趋势和关系。
本章将详细介绍如何使用MATLAB进行数据可视化分析。
包括绘制散点图、折线图、直方图、箱线图等常用的图形，并掌握调整图形样式和添加图例、标签等技巧。
第四章：统计分析统计分析是数据分析的关键部分，可以揭示数据背后的规律和关联。
本章将讲解如何使用MATLAB进行统计分析。
包括描述性统计分析，如计算均值、方差和百分位数等；基本的假设检验，如t检验和方差分析等；以及回归分析和相关分析等。
第五章：机器学习基础机器学习是近年来兴起的一种强大的数据分析技术。
本章将介绍MATLAB中的机器学习基础知识，包括常见的机器学习算法、如决策树、支持向量机和神经网络等；以及如何使用MATLAB进行数据预处理、模型训练和评估等。
第六章：时间序列分析时间序列分析是一种专门针对时间相关数据的分析方法。
本章将介绍MATLAB中的时间序列分析工具，包括自相关函数、移动平均和指数平滑等；以及如何进行时间序列模型的建立和预测等。
读者可以通过本章的学习，掌握MATLAB在时间序列分析中的应用技巧。
第七章：图像处理与分析图像处理与分析是MATLAB的重要应用领域之一。
本章将介绍MATLAB中的图像处理和分析工具，包括图像读取、显示和处理等基本操作；常见的图像处理技术，如灰度变换、滤波和边缘检测等；以及图像分割和特征提取等相关内容。
使用MATLAB进行数据分析的基本步骤
使用MATLAB进行数据分析的基本步骤数据分析是现代科学研究和工程实践中不可或缺的一环。
随着大数据时代的到来，对于海量数据的分析和处理变得尤为重要。
MATLAB作为一种强大的数据分析工具，能够帮助研究人员和工程师高效地进行数据分析。
本文将介绍使用MATLAB进行数据分析的基本步骤。
一、数据准备在进行数据分析之前，首先需要准备好待分析的数据。
数据可以来自于各种渠道，如实验采集、传感器监测、数据库等。
在导入数据之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测等。
MATLAB提供了丰富的数据处理函数和工具箱，可以方便地完成这些任务。
二、数据导入在MATLAB中，可以使用多种方式导入数据，如直接读取文本文件、Excel文件、数据库查询等。
对于文本文件，可以使用readtable函数进行导入，对于Excel文件，可以使用xlsread函数进行导入。
对于大型数据库，可以使用Database Toolbox进行连接和查询操作。
导入数据后，可以使用MATLAB的数据结构进行存储和处理。
三、数据可视化数据可视化是数据分析的重要环节，能够直观地展示数据的分布和趋势。
MATLAB提供了丰富的绘图函数和工具箱，可以绘制各种类型的图形，如折线图、散点图、柱状图等。
通过调整绘图参数和添加标签，可以使图形更加美观和易于理解。
数据可视化可以帮助研究人员和工程师更好地理解数据，发现潜在的规律和关联。
四、数据分析在数据可视化的基础上，可以进行更深入的数据分析。
MATLAB提供了丰富的统计分析函数和工具箱，包括描述统计分析、假设检验、方差分析、回归分析等。
可以根据具体的问题选择合适的分析方法，并使用MATLAB进行计算和结果展示。
数据分析的目的是从数据中提取有用的信息和知识，为进一步的决策和优化提供依据。
五、模型建立与预测在某些情况下，可以通过建立数学模型对数据进行预测和优化。
MATLAB提供了强大的建模和仿真工具，如曲线拟合、回归分析、神经网络等。
matlab中数据的统计描述和分析
matlab中数据的统计描述和分析MATLAB是一种基于计算机语言的数学软件包，它提供了处理各种数学和工程问题的工具，并在数据统计描述和分析方面发挥了重要作用。
在本文中，我们将探讨MATLAB中数据的统计描述和分析方法。
1. 数据的导入与预处理数据的导入是数据分析的第一步，MATLAB支持各种数据格式的导入，包括CSV，XLS，MAT等文件类型。
在导入数据后，预处理成为必要的步骤。
预处理的目的是删除异常值和不一致的数据点，以确保数据的准确性。
MATLAB提供了各种功能，例如删除重复值和缺失值、转换数据类型、缩放数据、标准化数据、去除噪声等，有助于准确性。
2. 数据的可视化数据的可视化是了解数据中存在的模式和趋势的重要方法，MATLAB提供了许多可视化工具，包括条形图、折线图、散点图、热力图等，以及专门用于可视化统计数据的Anova、Boxplot等工具。
3. 统计描述统计描述提供了对数据的整体理解的方法。
MATLAB提供了许多统计描述的函数，如mean（平均数）、median（中位数）、min（最小值）、max（最大值）、range（极差）、var（方差）、std（标准差）、skewness（偏度）、kurtosis（峰度）、cov（协方差）和corrcoef（相关系数）等函数可以用于计算数据的统计描述信息。
例如，假设我们有一个高斯分布的数据集，可以使用MATLAB的“randn”函数生成一个具有100项的随机高斯数据集。
data = randn(100,1);现在，使用MATLAB的“mean”和“std”函数可以计算出这些数据的统计描述信息。
平均数和标准差告诉我们有关数据的“中心”位置和分散程度的一些信息。
sigma = std(data)4. 假设检验假设检验是判断所提出的关于总体参数的假设是否显著的一种统计分析方法。
假设检验包括参数检验和非参数检验两类。
MATLAB中包含了各种假设检验的函数，例如单样本t检验、双样本t检验、方差分析、卡方检验、K-S检验等。
利用MATLAB进行统计分析
利用MATLAB进行统计分析使用 MATLAB 进行统计分析引言统计分析是一种常用的数据分析方法，可以帮助我们理解数据背后的趋势和规律。
MATLAB 提供了一套强大的统计工具箱，可以帮助用户进行数据的统计计算、可视化和建模分析。
本文将介绍如何利用 MATLAB 进行统计分析，并以实例展示其应用。
一、数据导入和预处理在开始统计分析之前，首先需要导入数据并进行预处理。
MATLAB 提供了多种导入数据的方式，可以根据实际情况选择合适的方法。
例如，可以使用`readtable` 函数导入Excel 表格数据，或使用`csvread` 函数导入CSV 格式的数据。
导入数据后，我们需要对数据进行预处理，以确保数据的质量和准确性。
预处理包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等步骤。
MATLAB 提供了丰富的函数和工具，可以帮助用户进行数据预处理。
例如，可以使用 `fillmissing` 函数填充缺失值，使用 `isoutlier` 函数识别并处理异常值。
二、描述统计分析描述统计分析是对数据的基本特征进行概括和总结的方法，可以帮助我们了解数据的分布、中心趋势和变异程度。
MATLAB 提供了多种描述统计分析的函数，可以方便地计算数据的均值、标准差、方差、分位数等指标。
例如，可以使用 `mean` 函数计算数据的均值，使用 `std` 函数计算数据的标准差，使用 `median` 函数计算数据的中位数。
此外，MATLAB 还提供了 `histogram`函数和 `boxplot` 函数，可以绘制数据的直方图和箱线图，从而更直观地展现数据的分布特征。
三、假设检验假设检验是统计分析中常用的推断方法，用于检验关于总体参数的假设。
MATLAB 提供了多种假设检验的函数，可以帮助用户进行单样本检验、双样本检验、方差分析等分析。
例如，可以使用 `ttest` 函数进行单样本 t 检验，用于检验一个总体均值是否等于某个给定值。
可以使用 `anova1` 函数进行单因素方差分析，用于比较不同组之间的均值差异是否显著。
如何使用MATLAB进行数据分析与科学计算
如何使用MATLAB进行数据分析与科学计算MATLAB（Matrix Laboratory）是一种流行的科学计算软件，广泛用于数据分析和科学计算。
本文将介绍如何使用MATLAB进行数据分析和科学计算。
文章将按照以下章节进行介绍：第一章：MATLAB简介在本章中，将介绍MATLAB的基本概念和特点。
解释MATLAB的优势，如易用性、高效性和广泛的工具箱支持等。
第二章：MATLAB环境设置和基本操作本章将介绍如何安装和设置MATLAB环境，并介绍MATLAB的基本操作，包括创建变量、执行计算、使用函数和图形界面等。
第三章：数据导入和导出在本章中，将介绍如何将外部数据导入MATLAB中进行分析。
涵盖了从Excel、CSV以及其他常见格式导入数据的方法，以及将结果导出到不同格式的文件中。
第四章：数据可视化数据可视化是数据分析的重要工具。
本章将探讨如何使用MATLAB进行数据可视化，包括绘制2D和3D图形、创建散点图、直方图和箱线图等。
第五章：数据处理与清洗在本章中，将介绍常见的数据处理和清洗技术。
包括缺失值处理、异常值检测、数据平滑和归一化等常见操作。
第六章：统计分析统计分析是数据分析的核心内容之一。
本章将介绍MATLAB 中的统计分析方法，如描述性统计、假设检验、相关性分析和线性回归等。
第七章：信号处理信号处理是MATLAB的另一个强大功能。
本章将介绍信号处理的基本概念和MATLAB中的信号处理工具箱，包括滤波、频谱分析和傅里叶变换等。
第八章：机器学习机器学习是当前热门的领域之一。
本章将介绍如何使用MATLAB进行机器学习，包括分类、聚类和回归等常见机器学习任务。
第九章：并行计算与高性能计算在本章中，将介绍如何使用MATLAB进行并行计算和高性能计算。
讨论MATLAB中的并行计算工具箱和在集群或云计算环境中进行计算的方法。
第十章：MATLAB编程MATLAB还提供了编程接口，可以编写自定义函数和脚本。
Matlab中常用的统计分析方法与函数
Matlab中常用的统计分析方法与函数统计分析是一种通过数理统计方法对数据进行分析和处理的方式，是研究各类现象的规律性和变异性的重要手段。
在实际应用中，Matlab作为一种功能强大的数学软件，提供了许多常用的统计分析方法与函数，能够方便地进行数据处理和分析。
本文将介绍一些Matlab中常用的统计分析方法与函数，帮助读者更好地运用这些功能。
一、数据可视化分析数据可视化是统计分析的重要环节，可以直观地展示数据的分布和趋势，有助于我们对数据的理解和分析。
在Matlab中，有许多函数可以帮助我们进行数据可视化分析，如plot函数可以绘制一维数据的曲线图；scatter函数可以绘制二维数据的散点图；histogram函数可以绘制数据的直方图等等。
通过这些函数，我们可以直观地看到数据的分布情况，从而对数据进行更深入的分析。
二、数据处理与统计分析在数据处理和统计分析方面，Matlab也提供了丰富的函数和方法。
对于数据处理，Matlab中有一系列的函数可以帮助我们进行数据的读取和写入，数据的清洗和筛选等操作。
通过这些函数，我们可以方便地对各种格式的数据进行处理，提高数据的质量和准确性。
在统计分析方面，Matlab提供了许多统计量的计算函数，如mean函数可以计算数据的均值；median函数可以计算数据的中位数；std函数可以计算数据的标准差等等。
此外，Matlab还支持假设检验、方差分析、回归分析等常用的统计方法，通过调用相应的函数可以实现这些分析。
三、概率分布及随机数生成概率分布是描述随机变量取值的概率特征的数学函数，是统计分析中常用的工具之一。
在Matlab中，有许多函数可以用来模拟各种常见的概率分布，如正态分布、均匀分布、指数分布等。
通过这些函数，我们可以生成服从指定概率分布的随机数，以进行模拟实验和概率计算。
此外，Matlab还提供了一些函数来计算概率密度函数、累积分布函数以及分布的随机数等。
四、回归分析回归分析是一种用于研究两个或多个变量之间关系的统计方法，广泛应用于各个领域。
利用Matlab实现数据分析的基本方法
利用Matlab实现数据分析的基本方法引言：数据分析是指通过对收集到的数据进行整理、加工和分析，以获取其中的信息和规律。
随着计算机技术的发展，数据分析已经成为现代科学研究和商业运营中不可或缺的一部分。
Matlab作为一种功能强大的科学计算工具，可以提供丰富的函数库和工具箱来支持各种数据分析任务。
本文将介绍利用Matlab实现数据分析的基本方法，包括数据读取、数据清洗、数据可视化和数据建模等方面。
一、数据读取在进行数据分析之前，首先需要将数据从外部文件中读取进来。
Matlab提供了多种读取数据的函数，常见的有`xlsread`、`csvread`、`load`等。
具体的使用方法可以参考Matlab官方文档或相关教程。
在读取数据时，需要注意数据的格式和结构，以便后续的数据处理和分析。
二、数据清洗在真实的数据中，常常会存在一些问题，比如缺失值、异常值和重复值等。
这些问题会干扰我们对数据的准确理解和分析。
因此，在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗。
Matlab提供了一些函数和方法来进行数据清洗，比如`isnan`、`isinf`、`unique`等。
通过这些函数，我们可以找出并删除缺失值、异常值和重复值，从而使得数据更加准确可靠。
三、数据可视化数据可视化是数据分析中重要的一环，可以帮助我们更直观地理解和分析数据。
Matlab提供了强大的数据可视化工具，比如`plot`、`scatter`、`histogram`等。
可以根据实际需求选择合适的图表类型，展示数据的分布、趋势和相关性等信息。
同时，Matlab还支持图表的美化和定制，可以通过设置线条颜色、图例位置等来增加图表的可读性和美观度。
四、数据统计与分析数据统计和分析是数据分析的重要环节，通过对数据的统计和分析，我们可以揭示数据中的规律和趋势。
Matlab提供了丰富的统计分析函数和工具箱，可以进行描述统计分析、假设检验和回归分析等。
例如，可以使用`mean`计算数据的均值，使用`ttest`进行两样本均值差异的显著性检验，使用`regress`进行线性回归分析等。
如何使用Matlab进行多变量数据分析与建模
如何使用Matlab进行多变量数据分析与建模引言：在现代科学和工程领域中，我们经常面临采集和处理大量数据的挑战。
利用这些数据进行分析和建模是解决复杂问题的关键。
Matlab作为一种强大的数学和工程计算软件，提供了丰富的工具和函数，使得多变量数据分析和建模变得更加简单和高效。
本文将介绍如何利用Matlab进行多变量数据分析与建模的方法和步骤。
一、数据预处理在进行数据分析和建模之前，我们需要对数据进行预处理。
数据预处理的目标是清洗和转换原始数据，以消除数据中的噪声和不一致性，确保数据的质量和可用性。
Matlab提供了各种函数和工具，可以方便地进行数据预处理。
下面将介绍几种常用的数据预处理方法：1. 缺失值处理：在实际数据中，经常会出现缺失数据。
我们可以利用Matlab中的函数，如isnan()和interp1()等，对缺失数据进行处理。
isnan()函数可以判断数据是否缺失，interp1()函数可以根据已有数据插值补全缺失数据。
2. 数据标准化：不同变量之间的尺度差异可能会影响到数据分析结果。
因此，我们需要对数据进行标准化，使得所有变量具有相同的尺度。
Matlab中的zscore()函数可以对数据进行标准化。
3. 数据平滑：在分析和建模过程中，我们可能需要对数据进行平滑处理，以减小噪声和去除异常值。
Matlab中的smoothdata()函数可以实现对数据的平滑处理。
二、多变量数据分析多变量数据分析包括探索性数据分析（EDA）和统计建模两个步骤。
EDA的目标是通过可视化和描述性统计方法来了解数据的特征和结构。
统计建模则是利用数据的特征和结构来构建数学模型，并进行预测和推断。
1. 探索性数据分析探索性数据分析帮助我们深入理解数据的特点和规律。
在Matlab中，我们可以使用各种函数和工具来进行EDA，包括数据可视化、描述性统计和相关性分析等。
- 数据可视化：Matlab中的plot()、scatter()和hist()等函数可以绘制线图、散点图和直方图，帮助我们观察数据的分布和趋势。
Matlab中的多变量数据分析方法介绍
Matlab中的多变量数据分析方法介绍引言：数据分析是现代科学和工程领域中的重要组成部分。
在大数据时代，我们经常需要处理和分析的是多个变量之间的复杂关系。
Matlab作为一个功能强大的数值计算环境，提供了许多用于多变量数据分析的工具和函数。
本文将介绍一些常用的Matlab多变量数据分析方法，并结合实际案例进行说明。
一、主成分分析（Principal Component Analysis）主成分分析是一种经典的多变量数据分析方法，它可以将高维数据集映射到一个更低维的空间中，同时保持数据的主要特征。
在Matlab中，可以使用pca函数来进行主成分分析。
下面我们以一组山地气象数据为例，进行主成分分析：```matlabload data.mat[coeff,score,latent,tsquared] = pca(data);```上述代码中，`data`是一个包含多个变量的矩阵，`coeff`表示主成分分析后的系数矩阵，`score`表示投影后的数据集，`latent`是每个主成分的方差贡献率，`tsquared`表示样本点的Hotelling T^2统计量。
二、聚类分析（Cluster Analysis）聚类分析是一种将样本分组为具有相似特征的群组的方法。
在Matlab中，可以使用`clusterdata`函数进行聚类分析。
下面我们以一个鸢尾花的数据集为例，对花的属性进行聚类分析：```matlabload fisheririsclust = clusterdata(meas, 'linkage', 'ward', 'maxclust', 3);```上述代码中，`meas`是一个包含多个花的属性的矩阵，`clust`表示每个样本所属的聚类簇。
三、因子分析（Factor Analysis）因子分析是一种用于发现潜在因子并研究它们之间关系的统计方法。
在Matlab 中，可以使用`factoran`函数进行因子分析。
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R=[cophenet(z1,d),cophenet(z2,d),cophenet(z3,d),co phenet(z4,d),cophenet(z5,d)] %计算cophenet相关系 数
输出结果： R =0.9809 0.9811 0.9812最大 0.9812最大 0.9803 由于最大值为0.9812, 所以类间距离为类平均距离和重心 距离效果最好.
分量依次为样品 (2,1),(3,1),…,(n,1),(3,2),…,(n,2),…,(n,n-1)初 次并为一个类中时的距离，称为cophenetic距离(和聚类 树产生的距离相关)。
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cophenet相关系数
R
n(n1) / 2
(zk z)(dk d)
k1
n(n1) / 2
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程序：
x=[18738.96 778.36 452.75 7707.87
21791.11 1399.14 369.12 6199.77
9302.38 959.44.63 638.76 65.33 2610.61
9422.22 938.15 141.75 1976.49]; d=pdist(x); %计算出各行之间的欧氏距离
聚类树的cophenet距离与生成该聚类 树的原始距离之间的线性相关系数定义为 聚类树的cophenet相关， 它度量了个体间 的不相似性， 若该系数越接近于1，则聚 类效果越好.
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1. cophenet相关系数 会用
x1 x11
X
x2 xn
x21
xn1
x12 x22
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总离差平方和
k nt
T
(xi(t)x)T(xi(t)x)
t1 i1
x
(p 1
)
x (p)
x
(p 2
)
x
(p 3
)
x
x
(q 1
)
x (q)
x
(q 2
)
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类内偏差平方和
k nt
Pk
(xi(t)x(t))T(xi(t)x(t))
输出R为cophene相关系数，copd为cophene距离向量. 判断：R越接近于1，聚类效果越好。
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例6.4.1 2008年我国5省、区、市城镇居民人均年家庭 收入如下表
表6.1 5省(区、市)城镇居民人均家庭收入
为了研究上述5个省、区、市的城镇居民收入差异，进行 谱系聚类时，选用哪种类间距离好？
z1= linkage(d)
%最短距离法系统聚类
z2= linkage(d,'complete') %最长距离
z3= linkage(d,'average') %类平均距离
z4= linkage(d,'centroid') %重心距离
z5= linkage(d,'ward')
%离差平方和
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2021/2/21
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解：以样品间的距离为欧氏距离为例，考虑类间的五 种不同距离：
最短距离： z1= linkage(d) 最长距离： z2= linkage(d,'complete') 类平均距离：z3= linkage(d,'average') 重心距离： z4= linkage(d,'centroid') 离差平方和：z5= linkage(d,'ward') 其中d=pdist(x), x为原始矩阵.
d=pdist(X, distance) %计算样品距离向量d z=linkage(d, method) %计算类间距离 R=cophenet(z, d) %求Z和d的cophenet相关系数
[R,copd]=cophenet(z, d)
输入d是样品之间的某种距离，z 是用某种类间距离 linkage后的结果.
k nt
T
(xi(t)x)T(xi(t)x)--总离差平方和
t1 i1
第t类样品总
离差平方和
k nt
Pk
(xi(t)x(t))T(xi(t)x(t)-)-类内偏差差平方和
t1i1
k nt
Bk nt(xt x)T(xt x) t1 i1
--类间偏差差平方和
第t类样品重心到总类 重心加权离差平方和
n(n1) / 2
(zk z)2
(dk d)2
k1
k1
n(n1)/2
n(n1)/2
z zk, d dk
k1
k1
---平均值
注意：cophenet相关系数R反应了聚类效果好坏，R越 接近1，聚类效果越好。可通过R对比各种不同的距离 计算方法和不同的系统聚类方法的聚类效果。
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MATLAB计算cophenet相关系数命令：
说明：如果要找到最理想的分类方法，可对每一种样 品之间的距离，都计算上述的复合相关系数，这样就可 找到最理想的样品距离与对应的类间距离.
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2.样品之间距离与类间距离搭配评价准则（自学）：
（1） R 2 统计量：
Rk2
Bk T
1 Pk T
越大，聚类效果越好
Rk2 表明 k 个类的类间偏差平方总和 Bk 和在总离差平方
xn2
x1p x2p
xnp
---样本观测矩阵
d(d1,d2,dn(n1)/2)T---样本间距离行向量
d分量依次为样品 (2,1),(3,1),…,(n,1),(3,2),…,(n,2),…,(n,n-1)的距 离，即用距离命令d=pdist(X)得到的距离向量。
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z(z1,z2,zn(n1)/2)T ---cophenetic距离向量
Matlab数据分析方法
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第六章 聚类分析
Clustering analysis
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6.4 聚类的有效性
1 谱系聚类的有效性 2 模糊聚类的有效性
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6.4 .1 谱系聚类的有效性
样品之间和两个总体(类)之间究竟采 用何种距离为好？
先假定样品之间的距离已定,例如选取 欧氏距离. 对于类间五种不同距离, 哪种 距离使得聚类效果最好？
和 T 中占比例，比例越大说明 k 个类能够分开。
Rk2 可用于评价合并为类时聚类效果，Rk2 越大，效果越好。
当样品类数
k
由
n
到
1
类变化时
，R
2 k
由
1
变到
0，可从
Rk2
变
化来确定分为几个类合适。
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样本总离差平方和分解： Pk小,Bk大,分类效果好
TPk Bk
第t类样品距离总类 重心总离差平方和