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')