使用环境：MATLAB2016a、MATLAB2010a
聚类分析是一种无监督式学习，不像回归分析等需要Inputs 和 Targets ，聚类分析是只通过提供一组数据实现分类的算法。下面给出本人在学习聚类分析的MATLAB程序
x1=5*[randn(500,1)+5,randn(500,1)+5];
x2=5*[randn(500,1)+5,randn(500,1)-5];
x3=5*[randn(500,1)-5,randn(500,1)+5];
x4=5*[randn(500,1)-5,randn(500,1)-5];
x5=5*[randn(500,1),randn(500,1)];
all=[x1;x2;x3;x4;x5]; %生成2500*2的数组
plot(x1(:,1),x1(:,2),'r.');hold on
plot(x2(:,1),x2(:,2),'g.');...
plot(x3(:,1),x3(:,2),'k.');...
plot(x4(:,1),x4(:,2),'y.');...
plot(x5(:,1),x5(:,2),'b.');
IDX=kmeans(all,5); %这里用K-均值算法
for k=1:2500text(all(k,1),all(k,2),num2str(IDX(k)));
end
y=pdist(all);
z=linkage(y);
t=cluster(z,'cutoff',1.2);
for k=1:2500text(all(k,1),all(k,2),num2str(IDX(k)));
endkemaes函数介绍可以查看帮助文档，这里就不贴出来了。
运行结果如下：
输出的结果不是很好看，可以自己美化一下代码的。由结果可以看出输入数据被分成了5份，即5簇。
根据这个思想可以设计一段学生成绩分类的程序，假设A,B,C,D,E五位同学的成绩如下：
| Subjects | A | B | C | D | E |
|---|---|---|---|---|---|
| MATH | 78 | 85 | 97 | 90 | 78 |
| ENGLISH | 85 | 79 | 91 | 91 | 81 |
| C PROGRAMING | 89 | 88 | 89 | 94 | 80 |
| HISTORY | 74 | 71 | 96 | 89 | 83 |
| CIRCUITS | 78 | 80 | 86 | 94 | 76 |
| PHYSICS | 84 | 83 | 90 | 90 | 78 |
| MATLAB | 83 | 77 | 85 | 86 | 88 |
A=[78 85 89 74 78 84 83];
B=[85 79 88 71 80 83 77];
C=[97 91 89 96 86 90 85];
D=[90 91 94 89 94 90 86];
E=[78 81 80 83 76 78 88];all=[A;B;C;D;E];
IDX=kmeans(all,2) % 在这里分成两类得出的结果是：
idx =22112在这里可以看到已经分成两类了，成绩较好的的IDX为1，稍逊的是2，
这是一个最简单的聚类应用
如果想用matlab作为个人学习使用，可以微信扫描下面公众号二维码，关注“向芽塔”，后台回复
“MATLAB”，就可以获取丰富的资源啦（支持WIN,MAC,Linux三大系统）
