Uso de matlab para implementar análisis de conglomerados utilizando el método de distancia máxima y mínima

Escrito por mí

Le doy un ejemplo de agrupación directa. Hay m filas yn columnas en x, es decir, m señales, cada señal tiene n parámetros.

clc

claro

x=[75,2 0,14 1,86 0,91 5,21;

75,15 0,16 2,11 0,74 4,93;

72,19 0,13 1,52 0,69 4,65;

72,35 0,13 1,37 0,83 4,87;

72,74 0,10 1,41 0,72 4,99;

73,29 0,033 1,07 0,17 3,15;

73,72 0,033 0,77 0,28 2,78;];

El método de distancia del sistema*** incluye cuatro métodos de agrupación específicos. Aquí encontrará los métodos de distancia máxima y mínima

Y = pdist(x,. 'cityblock');

Método de distancia más corta

Z1 = linkage(Y, 'single');

subplot(1, 2, 1); /p>

[H, T] = dendrograma(Z1,'colorthreshold','default')

set(H,'LineWidth',2)

cuadrícula en ; title('Gráfico de agrupación del método de distancia más corta')

Método de distancia más larga

Z2 = linkage(Y, 'completo');

subtrama (1, 2, 2);

[H, T] = dendrograma(Z2,'colorthreshold','default')

set(H,'LineWidth',2)

grid on; title('Diagrama de agrupamiento de mayor distancia')