最短距离聚类的matlab实现

最短距离聚类的matlab实现

说明：正文中命令部分可以直接在Matlab中运行，作者(Yangfd09)在

MATLAB R2009a(7.8.0.347)中运行通过

%最短距离聚类

%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<<============================== %变量存放在data.mat中，变量名为test

%数据要求：m行n列，m为要素个数，n为区域个数

load data.mat

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:M

for j=1:N

if testdata(i,j)>=m(i)

m(i)=testdata(i,j);

end

if testdata(i,j)<=n(i)

n(i)=testdata(i,j);

end

s(i)=s(i)+testdata(i,j);

end

eq(i)=s(i)/N;

end

%sigma0是离差平方和，sigma是标准差

sigma0=zeros(M);

for i=1:M

for j=1:N

sigma0(i)=sigma0(i)+(testdata(i,j)-eq(i))^2;

end

end

sigma=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:M

for j=1:N

testdata_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);

end

end

%=================>>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

%end

for i=1:M

for j=1:M

for k=1:N

d_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;

% end