谱聚类matlab代码
网络分析(聚类系数、最短路径、效率)matlab代码汇总
n=length(G); E=find(G); G(E)=1./G(E); D=zeros(n); D(~eye(n))=inf;
%invert weights: large -> short %distance matrix
for u=1:n
S=true(1,n);
%distance permanence (true is temporary)
%disconnected nodes are assigned d=inf;
function D=distance_wei(G) %D=distance_wei(G); distance matrix for weighted directed graph %the mean distance is the characteristic path length. % %The input matrix must be a mapping from weight to distance (eg. higher %correlations may be interpreted as short distances - hence an inverse %mapping is appropriate in that case). % %Dijkstra's Algorithm. % %Mika Rubinov, UNSW, 2007 (last modified July 2008).
n=length(G); C=zeros(n,1);
for u=1:n
V=find(G(u,:));
k=be at least 2
S=G(V,V);
C(u)=sum(S(:))/(k^2-k);
end
在Matlab中如何进行数据聚类分析
在Matlab中如何进行数据聚类分析数据聚类分析是一种常用的数据处理方法，在各个领域都有广泛的应用。
在Matlab中，数据聚类分析相对简单且易于实现。
本文将介绍在Matlab中如何进行数据聚类分析的基本步骤和常用的聚类算法，并通过实例演示其具体操作。
一、数据预处理在进行数据聚类分析之前，通常需要对原始数据进行预处理以保证聚类的准确性。
首先，要对数据进行标准化，使得不同维度的特征具有相同的范围和重要性。
常见的标准化方法有z-score标准化和min-max标准化。
其次，要对数据进行降维处理，以便对高维数据进行分析。
常见的降维方法有主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)等。
最后，要对数据进行异常值处理，去除可能对聚类结果产生干扰的异常值。
二、选择聚类算法在Matlab中，有多种聚类算法可供选择，如K-means聚类、层次聚类、密度聚类等。
不同的聚类算法适用于不同的数据情况和分析目的。
在选择聚类算法时，应根据数据的特点、分析目的和算法的优缺点进行综合考虑。
下面将以K-means聚类算法为例进行演示。
三、K-means聚类算法实例演示K-means聚类算法是一种简单且常用的聚类算法。
其基本思想是通过迭代计算，将数据样本划分为K个簇，使得同一簇内的样本相似度较高，不同簇之间的相似度较低。
现假设有一组二维数据集，要对其进行聚类分析。
```matlab% 生成随机数据X = [randn(100,2)+ones(100,2); randn(100,2)-ones(100,2)];% K-means聚类K = 2; % 设置簇的个数[idx, C] = kmeans(X, K); % 进行聚类分析% 绘制聚类结果figure;plot(X(idx==1,1),X(idx==1,2),'r.','MarkerSize',12);hold on;plot(X(idx==2,1),X(idx==2,2),'b.','MarkerSize',12);plot(C(:,1),C(:,2),'kx','MarkerSize',15,'LineWidth',3);legend('Cluster 1','Cluster 2','Centroids','Location','NW');title 'Cluster Assignments and Centroids';hold off;```上述代码中，通过`randn`函数生成了一个含有200个样本的二维数据集X，然后利用`kmeans`函数进行聚类计算，得到了每个样本属于的簇的索引`idx`和簇的中心点坐标`C`。
网络分析(聚类系数、最短路径、效率)matlab代码汇总
nPATH=G; L=(nPATH~=0);
while find(L,1); D=D+n.*L; n=n+1; nPATH=nPATH*G; L=(nPATH~=0).*(D==0);
end
D(~D)=inf; D=D-eye(length(G));
%n-path matrix %shortest n-path matrix
% %Mika Rubinov, UNSW, 2007 (last modified July 2008)
%See comments for clustering_coef_bd %The weighted modification is as follows: %- The numerator: adjacency matrix is replaced with weights matrix ^ 1/3 %- The denominator: no changes from the binary version % %The above reduces to symmetric and/or binary versions of the % clustering coefficient for respective graphs.
function C=clustering_coef_bu(G) %C=clustering_coef_bu(G); clustering coefficient C, for binary undirected graph G % %Reference: Watts and Strogatz, 1998, Nature 393:440-442 % %Mika Rubinov, UNSW, 2007 (last modified September 2008)
MATLAB聚类分析
MATLAB聚类分析t = 1870;%指定样本元素个数x =gps1; % 产生样本数据y =gps ;k = 6;% 指定类别数量%[resX,resY,record] = FunK_mean(x,y,k);% record 中存放着每一个类别组的成员数量% 注意为了编写方便，resX,resY 是以二维矩阵的形式呈现% resX(i,:) 和resY(i,:) 表示第i个类别组的所有成员，% 但有效成员的数目不一定等于length(resX(i,:)),而是等于record(i)% 多余的空位是用零来填充的hold onfor i = 1:length(record)plot(resX(i,1:record(i)),resY(i,1:record(i)),'*')end% 下面是标记出每一个类别的类别代表点for i = 1:length(record)plot(mean(resX(i,1:record(i)),2)',mean(resY(i,1:record(i)),2)',' Marker','square','Color','k','MarkerFaceColor','k','LineStyle','none') endhold offfunction [ resX,resY,record] = FunK_mean( x,y,k )% 功能：% 实现k-mean聚类算法% 输入：% 二维数据，分别用x,y两个一维向量代表两个维度% k 是分成的类别的数量% 输出：% k行的两个矩阵% 对应同样的第n行，存放着第n类的所有元素% record: 记录着每一行的有效元素的个数j = 1;% 下面是预分配一些空间% seedX 和 seedY 中存放着所有种子seedX = zeros(1,k);seedY = zeros(1,k);oldSeedX = zeros(1,k);oldSeedY = zeros(1,k);resX = zeros(k,length(x));resY = zeros(k,length(x));% 用来记录resX中每一行有效元素的个数record = zeros(1,k);for i = 1:k % 产生k个随机种子, 注意：随机种子是来自元素集合seedX(i) = x(round(rand()*length(resX)));seedY(i) = y(round(rand()*length(resX)));% 为保证种子不重叠if (i > 1 && seedX(i) == seedX(i-1) && seedY(i) == seedY(i-1))i = i -1; % 重新产生一个种子endendseedXseedYwhile 1disp(['jack is here'])record(:) = 0; % 重置为零resX(:) = 0;resY(:) = 0;for i = 1:length(x) % 对所有元素遍历% 下面是判断本次元素应该归为哪一类，这里我们是根据欧几里得距离进行类别判定% k-mean算法认为元素应该归为距离最近的种子代表的类distanceMin = 1;for j = 2:kif (power(x(i)-seedX(distanceMin),2)+power(y(i)-seedY(distanceMin),2))...> (power(x(i)-seedX(j),2) + power(y(i)-seedY(j),2))distanceMin = j;endend% 将本次元素点进行类别归并resX(distanceMin,record(distanceMin)+1) = x(i);resY(distanceMin,record(distanceMin)+1) = y(i);record(distanceMin) = record(distanceMin) + 1;endoldSeedX = seedX;oldSeedY = seedY;% 移动种子至其类中心recordfori = 1:kif record(i) == 0continue;endseedX(i) = sum(resX(i,:))/record(i);seedY(i) = sum(resY(i,:))/record(i);end% 如果本次得到的种子和上次的种子一致，则认为分类完毕。
Matlab中的聚类分析与分类算法实现
Matlab中的聚类分析与分类算法实现导语：在数据科学和机器学习领域，聚类分析和分类算法是两个重要的主题。
数据的聚类能够将数据集中相似的观测值归为一类，而分类算法则是用于预测未知样本的类别标签。
在Matlab这一强大的数学计算工具中，我们可以利用其丰富的函数库和灵活的编程环境来实现聚类分析和分类算法。
一、聚类分析算法的实现1. K-means聚类算法K-means是最常用的聚类算法之一，它将数据集划分为k个簇，使得同一个簇内的数据点之间的距离最小化，并且不同簇之间的距离最大化。
在Matlab中，我们可以使用kmeans函数来实现K-means聚类算法。
该函数需要输入样本数据矩阵和簇数k，然后返回每个样本点所属的簇标签。
2. 层次聚类算法层次聚类是一种基于距离度量的聚类算法，它将样本逐步合并成越来越大的簇，直到所有样本都被分为一个簇。
在Matlab中，我们可以使用linkage函数来计算样本之间的距离，然后使用cluster函数进行层次聚类。
该函数可以根据指定的距离度量方法（如欧氏距离或曼哈顿距离）和链接方法（如单链接、完全链接或平均链接）对样本进行聚类。
3. DBSCAN聚类算法DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，它可以发现任意形状的簇，并且对噪声数据有较高的鲁棒性。
在Matlab中，我们可以使用DBSCAN函数来实现DBSCAN聚类算法。
该函数需要输入样本数据矩阵、密度阈值和邻近距离等参数，然后返回每个样本点所属的簇标签。
二、分类算法的实现1. 决策树分类算法决策树是一种基于判断树结构的分类算法，它通过一系列的决策节点将样本逐步分类到不同的叶节点中。
在Matlab中，我们可以使用fitctree函数来建立决策树分类模型。
该函数需要输入训练数据矩阵和对应的类别标签，然后返回一个可以用于预测的决策树模型。
2. 支持向量机分类算法支持向量机是一种基于间隔最大化的分类算法，它通过在特征空间中找到一个最优超平面来进行分类。
matlab、lingo程序代码14-模糊聚类(聚类分析)
模糊聚类function c=fuz_hc(a,b)%模糊矩阵的合成运算程序%输入模糊矩阵a,b，输出合成运算结果cm=size(a,1);n=size(b,2);p=size(a,2);%错误排除if size(a,2)~=size(b,1)disp('输入数据错误！');return;end%合成运算for i=1:mfor j=1:nfor k=1:ptemp(k)=min(a(i,k),b(k,j));endc(i,j)=max(temp);endenddisp('模糊矩阵a与b作合成运算后结果矩阵c为：'); c% 求模糊等价矩阵function r_d=mhdj(r)[m,n]=size(r);for i=1:nfor j=1:nfor k=1:nr1(i,j,k)=min(r(i,k),r(k,j));endr1max(i,j)=r1(i,j,1);endendfor i=1:nfor j=1:nfor k=1:nif r1(i,j,k)>r1max(i,j)r1max(i,j)=r1(i,j,k);endendr_d(i,j)=r1max(i,j);endend%模糊聚类程序function f=mujl(x,lamda)%输入原始数据以及lamda的值if lamda>1disp('error!') %错误处理end[n,m]=size(x);y=pdist(x);disp('欧式距离矩阵：');dist=squareform(y) %欧氏距离矩阵dmax=dist(1,1);for i=1:nfor j=1:nif dist(i,j)>dmaxdmax=dist(i,j);endendenddisp('处理后的欧氏距离矩阵，其特点为每项元素均不超过1：');sdist=dist/dmax %使距离值不超过1disp('模糊关系矩阵：');r=ones(n,n)-sdist %计算对应的模糊关系矩阵t=mhdj(r);le=t-r;while all(all(le==0)==0)==1 %如果t与r相等，则继续求r乘以r r=t;t=mhdj(r);le=t-r;enddisp('模糊等价矩阵为：')tfor i=1:nk=1;for j=1:nif t(i,j)>=lamdagroup(i,k)=j;k=k+1;endendenddisp('聚类结果如下（数字0为自动填充数据，不是样本序号）：') group(1,:)for i=2:nk=0;for j=1:i-1if all(group(i,:)==group(j,:))==1 %两行值完全相等，不输出k=1;break;endendif k==0disp(group(i,:)) %仅输出不重复的分类endend%模糊聚类程序function f=mujl(x,lamda)%输入原始数据以及lamda的值if lamda>1disp('error!') %错误处理end[n,m]=size(x);xmax=max(x);xmin=min(x);x=(x-xmin(ones(n,1),:))./(xmax(ones(n,1),:)-xmin(ones(n,1),:))y=pdist(x);disp('欧式距离矩阵：');dist=squareform(y) %欧氏距离矩阵dmax=dist(1,1);for i=1:nfor j=1:nif dist(i,j)>dmaxdmax=dist(i,j);endendenddisp('处理后的欧氏距离矩阵，其特点为每项元素均不超过1：');sdist=dist/dmax %使距离值不超过1disp('模糊关系矩阵：');r=ones(n,n)-sdist %计算对应的模糊关系矩阵t=mhdj(r);le=t-r;while all(all(le==0)==0)==1 %如果t与r相等，则继续求r乘以r r=t;t=mhdj(r);le=t-r;enddisp('模糊等价矩阵为：')tfor i=1:nk=1;for j=1:nif t(i,j)>=lamdagroup(i,k)=j;k=k+1;endendenddisp('聚类结果如下（数字0为自动填充数据，不是样本序号）：') group(1,:)gru_val=1;for i=2:nk=0;for j=1:i-1if all(group(i,:)==group(j,:))==1 %两行值完全相等，不输出k=1;break;endendif k==0disp('第i类样本序号：'),igru_val=gru_val+1;disp(group(i,:)) %仅输出不重复的分类endendgru_val。
dbscan聚类算法三维matlab代码
dbscan聚类算法三维matlab代码以下是使用MATLAB实现的三维DBSCAN聚类算法的代码。
DBSCAN 是一种密度聚类算法，它可以将数据点分为具有高密度的簇和低密度的噪声点。
该算法的主要参数是epsilon和minPts，其中epsilon 表示半径，minPts表示簇的最小大小。
1. 数据准备我们首先准备一个三维数据集，该数据集包含1000个点，其中每个点都有三个坐标值。
我们使用rand函数生成随机值，并将其保存在名为“data”的变量中。
data = rand(1000,3);2. DBSCAN算法接下来，我们实现DBSCAN算法。
我们定义两个主要函数：dbscan 和regionQuery。
dbscan函数的输入参数包括数据集，epsilon和minPts。
该函数返回一个向量，其中包含每个点所属的簇的标签。
function [labels] = dbscan(data, epsilon, minPts)% Initialize labels as all unvisitedlabels = zeros(size(data,1),1);% Initialize cluster IDC = 0;% Loop through all pointsfor i = 1:size(data,1)% Check if point has already been visitedif labels(i)~=0continue;end% Mark point as visitedlabels(i) = 1;% Find neighboring pointsneighbors = regionQuery(data,i,epsilon);if length(neighbors)<minPts% Mark point as noiselabels(i) = -1;else% Expand clusterC = C+1;expandCluster(data,i,neighbors,C,epsilon,minPts,labels); endendendregionQuery函数的输入参数包括数据集，查询点的索引和epsilon值。
Matlab中的数据聚类和分类方法
Matlab中的数据聚类和分类方法数据聚类和分类是数据分析和机器学习领域的重要技术，能够帮助我们理解数据中的隐藏模式和规律。
在Matlab中，有许多强大的工具和函数可以用来实现数据聚类和分类的任务。
本文将介绍一些常用的方法和技巧，并展示如何在Matlab 中应用它们。
一、数据聚类方法数据聚类是将相似的数据点分组的过程，目标是让同一类别的数据点尽可能地靠在一起，并保持不同类别之间的距离较远。
Matlab中的数据聚类方法包括K均值聚类、层次聚类和高斯混合模型聚类等。
1. K均值聚类K均值聚类是最常用的聚类算法之一，它将数据点划分为K个不同的簇。
在Matlab中，可以使用kmeans函数来实现K均值聚类。
该函数需要指定数据矩阵和簇的数量，返回每个数据点所属的簇标签。
示例代码：```matlabdata = [1, 2; 2, 1; 3, 4; 4, 5; 5, 5];k = 2;[idx, centroids] = kmeans(data, k);```2. 层次聚类层次聚类是一种自底向上的聚类方法，将数据点逐步分组形成一个树状结构。
在Matlab中，可以使用linkage函数进行层次聚类。
该函数需要指定数据矩阵和距离度量方法，返回聚类结果和聚类树。
示例代码：```matlabdata = [1, 2; 2, 1; 3, 4; 4, 5; 5, 5];method = 'single';Z = linkage(data, method);```3. 高斯混合模型聚类高斯混合模型聚类是一种假设数据点服从多个高斯分布的聚类方法。
在Matlab 中，可以使用fitgmdist函数进行高斯混合模型聚类。
该函数需要指定数据矩阵和高斯分布数量，返回拟合的高斯混合模型。
示例代码：```matlabdata = [1, 2; 2, 1; 3, 4; 4, 5; 5, 5];k = 2;gmdist = fitgmdist(data, k);```二、数据分类方法数据分类是通过已知类别的样本训练模型，并将未知样本分到相应的类别中。
matlab聚类算法
matlab聚类算法聚类是一种使用统计学知识对数据进行分组，并使所有组具有同一特性的过程。
聚类算法是用于空间数据分析和模式识别最常用的算法之一，它旨在围绕相似性和相关性的基础上，将数据点分成几个聚类。
Matlab是一种高级的编程语言，具有高效的计算能力，可以用于实现复杂的聚类算法。
开发人员可以使用Matlab来实现各种聚类算法，其中包括K-means聚类、层次聚类、密度聚类、谱聚类和聚类模型。
K-means聚类是一种最简单的聚类算法，它把样品点分为K个簇，每个簇都具有相似的特性。
K-means聚类的步骤大致如下：首先，用户需要指定聚类的数量K；然后，将数据集中的样本点随机分为K 个簇；最后，对每个簇的中心（质心）进行迭代计算，重新调整每个样本点所属簇，直到聚类中心不能再发生变化为止。
Matlab提供了一套K-means算法，用户可以使用Matlab编写K-means聚类程序，来识别出离群值，也可以用来确定相似性最高的两个簇。
层次聚类算法是一种基于层次结构的聚类方法，其实质是将数据点组合成一系列层次结构的树，以便快速搜索数据库。
次聚类算法可以通过图来展示样本间的距离，从而提高了聚类的可视性。
它具有以下一些优点：①可以形成树的层次结构，帮助用户更好地理解数据；②可以快速处理大量数据。
Matlab也提供了一系列层次聚类算法，如基于距离矩阵的层次聚类算法、Ward层次聚类、基于不确定性的层次聚类算法等。
开发人员可以根据需要选择不同的层次聚类算法，并使用Matlab开发聚类程序。
密度聚类是基于空间密度的聚类方法，它可以帮助用户找出低密度区域以及周围的高密度区域。
Matlab提供了多种密度聚类算法，它们可以快速、准确地进行密度聚类。
例如，用户可以使用Matlab 中的DBSCAN算法，它可以基于密度支持度和噪声点把数据集分成几个聚类。
发人员可以使用Matlab来编写DBSCAN算法，并使用相应的参数进行调整，从而提高算法的准确度。
matlab聚类分析
说明：如果是要用matlab做kmeans聚类分析，直接使用函数kmeans即可。
使用方法:kmeans(输入矩阵，分类个数k)。
转载一：MATLAB提供了两种方法进行聚类分析：1、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；2、分步聚类：（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cophenetic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，一般比较简单。
【clusterdata函数：调用格式：T=clusterdata(X,cutoff)等价于Y=pdist(X,’euclid’); Z=linkage(Y,’single’); T=cluster(Z,cutoff) 】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metirc取值为：’euclidean’：欧氏距离（默认）‘seuclidean’：标准化欧氏距离; ‘mahalanobis’：马氏距离…】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。
这样可以缩小保存空间，不过，对于读者来说却是不好操作，因此，若想简单直观的表示，可以用squareform函数将其转化为方阵，其中x(i,j)表示第i个样本与第j个样本之的距离，对角线均为0.（2）用linkage函数来产生聚类树【linkage函数：调用格式：Z=linkage(Y,’method’)说明：Y为pdist函数返回的M*(M-1)/2个元素的行向量，method可取值：‘single’：最短距离法（默认）；’complete’：最长距离法；‘average’：未加权平均距离法；’weighted’:加权平均法‘centroid’：质心距离法；‘median’：加权质心距离法；‘ward’：内平方距离法（最小方差算法）】返回的Z为一个(M-1)*3的矩阵，其中前两列为索引标识，表示哪两个序号的样本可以聚为同一类，第三列为这两个样本之间的距离。
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谱聚类matlab代码
谱聚类是一种基于图论的聚类算法，可以应用于图像分割、文本挖掘、社交网络分析等领域。
以下是谱聚类的matlab代码实现：
```
function [idx,C,sumd,D]=spectral_clustering(W,k)
%输入： W-相似度矩阵，k-聚类数目
%输出： idx-聚类结果，C-聚类中心，sumd-误差平方和，D-距离矩阵
N=size(W,1);
D=diag(sum(W).^(-0.5));
L=D*W*D;
[U,~]=eigs(L,k,'sm');
U=normr(U); %对U进行归一化处理，以消除度量单位的影响
[idx,C,sumd]=kmeans(U,k,'Replicates',10);
end
```
代码解释：
1. 将相似度矩阵进行归一化处理，得到拉普拉斯矩阵L。
2. 对L进行特征值分解，得到前k个最小的特征值和对应的特征向量。
3. 对特征向量进行归一化处理，得到聚类矩阵U。
4. 对U进行k-means聚类，得到聚类标签idx和聚类中心C。
5. 计算误差平方和sumd和距离矩阵D。
该代码实现了谱聚类的基本步骤，可以用于处理相似度矩阵进行聚类。