matlab对数据进行聚类分析

1.某轮胎厂的质量分析报告中说明，该厂某轮胎的平均寿命在一定的载重负荷与正常行驶条件下会大于25000公里。平均轮胎寿命的公里数近似服从正态分布。现对该厂的这种轮胎抽取一容量为15个的样本如下，能否作出结论：该产品与申报的质量标准是否

相符？

21000，19000，33000，31500，18500，34000，29000，26000，25000，28000，30000，

28500，27500，28000，26000

单个样本统计量 V1 N 15 均值 27000.00 标准差 4636.809 均值的标准误 1197.219 单个样本检验 V1 t 1.671 df 14 检验值 = 25000

差分的 95% 置信区间 Sig.(双侧) .117 均值差值 2000.000 下限 -567.78 上限 4567.78

表一表示有15个变量，平均值为27000，样本数据分布的标准差为4636.809，样本均值分布的标准误差为1197.219.

表二表示即在假设总体轮胎的寿命为25000公里的情况下，计算T统计量为1.671，自由度为14，双侧检验为0.117，样本均

数学建模 matlab 聚类分析

用matlab做聚类分析

MATLAB提供了两种方法进行聚类分析：

一、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；

二、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cophenet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，即Clusterdata函数调用了pdist、linkage和cluster，用来由原始样本数据矩阵X创建系统聚类，一般比较简单。

clusterdata函数的调用格式：T=clusterdata(X,cutoff)

输出参数T是一个包含n个元素的列向量，其元素为相应观测所属类的类序号。输入参数X是n p的矩阵,矩阵的每一行对应一个观测（样品），每一列对应一个变量。Cutoff 为阈值。

（1）当0

数学建模 matlab 聚类分析

用matlab做聚类分析

MATLAB提供了两种方法进行聚类分析：

一、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；

二、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cophenet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，即Clusterdata函数调用了pdist、linkage和cluster，用来由原始样本数据矩阵X创建系统聚类，一般比较简单。

clusterdata函数的调用格式：T=clusterdata(X,cutoff)

输出参数T是一个包含n个元素的列向量，其元素为相应观测所属类的类序号。输入参数X是n p的矩阵,矩阵的每一行对应一个观测（样品），每一列对应一个变量。Cutoff 为阈值。

（1）当0

聚类分析

1 预备数据

对以下10个向量进行聚类。

X = [ % X=rand(10,2)*5 4.4988 1.5465 4.1081 4.1925 3.2246 2.8404 4.0899 1.8521 3.3011 3.5137 1.7099 2.7329 1.4486 2.2244 1.7060 3.4728 2.6704 3.1066 3.6356 3.9741]

在聚类前，应标准化数据。设X的每个列向量为V，被标准化为(V-mean(V))./std(V)

X=zscore(X)

绘图 figure plot(X(:,1),X(:,2),'*') for i=1:10 text(X(i,1),X(i,2), num2str(i),'FontSize',15); end

2 计算向量之间的相似性

Y是距离（对称）矩阵的向量表示形式 Y = pdist(X, 'euclidean');

% 还原为对称矩阵，便于调试 H=squarefo

模糊聚类 数学建模

韶关学院学报 自然科学())1年2月89:*())1

第(-卷第2期L5@*(-J5*2;5<=>?@5A8B?5C<?>D>EF9=GEHI J?H<=?@8KE9>K9&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&

基于!"#$"%的模糊聚类分析及应用

孙宇锋

（韶关学院数学系，广东韶关&’())&）

摘要：将!"#$"%应用于模糊聚类分析，给出求解模

武汉理工大学《Matlab课程设计》课程设计

课程设计任务书

学生姓名： 叶枫 专业班级： 通信zy1201班 指导教师： 姜宁 工作单位： 信息工程学院 题 目: 利用MATLAB仿真软件系统进行图像的数据分析 初始条件：

1.MATLAB软件。2.数字信号处理与图像处理基础知识。

要求完成的主要任务:

读取图像并求出图像的最大值、最小值、均值、中值、和、标准差、

两图像的协方差、相关系数等。

课程设计的目的：

1．理论目的

课程设计的目的之一是为了巩固课堂理论学习，并能用所学理论知识正确分析信号处理的基本问题和解释信号处理的基本现象。 2．实践目的

课程设计的目的之二是通过设计具体的图像信号变换掌握图像和信号处理的方法和步骤。

时间安排：

序 阶段内容 号 1 方案设计 2 软件设计 3 系统调试 4 答辩 合 计

所需时间 2天 2天 1天 1天 6天 指导教师签名： 年 月 日 系主任（或责任教师）签名：

2.数据采集

2.1 MATLAB的读取方法

2.1.1图像的读取

从电脑中调用保存的图片两张，图像为800*600和800*600像素保存为zy1.jpg和zy2.jpg，如图1.1和1.2所示

图2.1 zy1

图2.2 zy2

Matlab显示图像的最基本的手段是使用image函数。该函数还产生了图像对象的句柄，并允许对对象的属性进行设置，利用图像读取函数imread()可完成图形图像文件的读取。

利用函数存放在电脑中的两张图片zy1.jpg和zy2.jpg，并将其分别存储到名为Y和F的数组中，其具体实现程序如下，得到结果如图2.3

Y=imread('F:\zy1.jpg'); F=imread('F:\zy2.jpg');

image（F）

图2.3 读取图片

上述张图片满足像素要求，但图像为彩图，不是灰度图，无法进行接下来的分析，需将彩图转换为灰度图，利用MATLAB中的rgb2gray（）命令实现RGB图像到灰度图像的转化。转化后在使用命令isgray（）判断图像是否变为灰度图，如果是灰度图将返回为1，不是将返回0。灰度图转换成功后，将转化后的灰度图读取出来。

灰度转换程序如下： Y=rgb2gray(Y); F=rgb2gray(F);

数据挖掘

数据挖掘

聚类分析

数据挖掘

引言 “物以类聚，人以群分”。对事物进行分类，是人们认识 事物的出发点，也是人们认识世界的一种重要方法。因此， 分类学已成为人们认识世界的一门基础科学。 在生物、经济、社会、人口等领域的研究中，存在着大量 量化分类研究。例如：在生物学中，为了研究生物的演变， 生物学家需要根据各种生物不同的特征对生物进行分类。 在经济研究中，为了研究不同地区城镇居民生活中的收入 和消费情况，往往需要划分不同的类型去研究。 在地质学中，为了研究矿物勘探，需要根据各种矿石的化 学和物理性质和所含化学成分把它们归于不同的矿石类。 在人口学研究中，需要构造人口生育分类模式、人口死亡 分类状况，以此来研究人口的生育和死亡规律。

数据挖掘

但历史上这些分类方法多半是人们主要依靠经验作定性分 类，致使许多分类带有主观性和任意性，不能很好地揭示 客观事物内在的本质差别与联系；特别是对于多因素、多 指标的分类问题，定性分类的准确性不好把握。 为了克服定性分类存在的不足，人们把数学方法引入分类 中，形成了数值分类学。 后来随着多元统计分析的发展，从数值分类学中逐渐分离 出了聚类分析方法。 随着计算机技术的不断发展，利用

数据挖掘

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聚类分析

数据挖掘

引言 “物以类聚，人以群分”。对事物进行分类，是人们认识 事物的出发点，也是人们认识世界的一种重要方法。因此， 分类学已成为人们认识世界的一门基础科学。 在生物、经济、社会、人口等领域的研究中，存在着大量 量化分类研究。例如：在生物学中，为了研究生物的演变， 生物学家需要根据各种生物不同的特征对生物进行分类。 在经济研究中，为了研究不同地区城镇居民生活中的收入 和消费情况，往往需要划分不同的类型去研究。 在地质学中，为了研究矿物勘探，需要根据各种矿石的化 学和物理性质和所含化学成分把它们归于不同的矿石类。 在人口学研究中，需要构造人口生育分类模式、人口死亡 分类状况，以此来研究人口的生育和死亡规律。

数据挖掘

但历史上这些分类方法多半是人们主要依靠经验作定性分 类，致使许多分类带有主观性和任意性，不能很好地揭示 客观事物内在的本质差别与联系；特别是对于多因素、多 指标的分类问题，定性分类的准确性不好把握。 为了克服定性分类存在的不足，人们把数学方法引入分类 中，形成了数值分类学。 后来随着多元统计分析的发展，从数值分类学中逐渐分离 出了聚类分析方法。 随着计算机技术的不断发展，利用

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聚类分析

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引言 “物以类聚，人以群分”。对事物进行分类，是人们认识 事物的出发点，也是人们认识世界的一种重要方法。因此， 分类学已成为人们认识世界的一门基础科学。 在生物、经济、社会、人口等领域的研究中，存在着大量 量化分类研究。例如：在生物学中，为了研究生物的演变， 生物学家需要根据各种生物不同的特征对生物进行分类。 在经济研究中，为了研究不同地区城镇居民生活中的收入 和消费情况，往往需要划分不同的类型去研究。 在地质学中，为了研究矿物勘探，需要根据各种矿石的化 学和物理性质和所含化学成分把它们归于不同的矿石类。 在人口学研究中，需要构造人口生育分类模式、人口死亡 分类状况，以此来研究人口的生育和死亡规律。

数据挖掘

但历史上这些分类方法多半是人们主要依靠经验作定性分 类，致使许多分类带有主观性和任意性，不能很好地揭示 客观事物内在的本质差别与联系；特别是对于多因素、多 指标的分类问题，定性分类的准确性不好把握。 为了克服定性分类存在的不足，人们把数学方法引入分类 中，形成了数值分类学。 后来随着多元统计分析的发展，从数值分类学中逐渐分离 出了聚类分析方法。 随着计算机技术的不断发展，利用