matlab聚类分析只能30个吗

~ matlab聚类分析不是只能30个。matlab聚类分析可以多于30个也可以少于30个，但在30个之后画聚类图的方式会有所改变。30个之后画图方式如下：
1、x=数据；n行p列n不宜大于80，否则系统聚类的线条密集，不易区分）x=pdist(x);计算成对比较的距离z=average。
2、用类平均法average和或最小组内平方和法ward系统聚类dendrgram(z,0)，画出系统聚类图。

用matlab做聚类分析,节点数多于30个怎么画聚类图啊

答：x=[数据]； %n行p列(n不宜大于80，否则系统聚类的线条密集，不易区分）x=pdist(x); %计算成对比较的（欧氏）距离z=linkage(y,'average'); % 用类平均法（'average'）和/或最小组内平方和法（‘ward'）系统聚类（两种用得较多的方法）dendrgram(z,0) ， %画出系统聚类图 ...

请教高手:用matlab做聚类分析,节点数多于30个怎么画聚类图啊?

答：x=[数据]； %n行p列(n不宜大于80，否则系统聚类的线条密集，不易区分）x=pdist(x); %计算成对比较的（欧氏）距离z=linkage(y,'average'); % 用类平均法（'average'）和/或最小组内平方和法（‘ward'）系统聚类（两种用得较多的方法）dendrgram(z,0) ， %画出系统聚类图 ...

我想用matlab来对46个指标进行聚类分析,但是到后来显示图谱的时候,竟 ...

答：用这个语句dendrogram(Z，p)，其中p是节点数参数，默认值为30

聚类分析最少需要几个指标

答：最少需要六个，分别是特征清洗、特征变换过程，即空值、非法值、异常值、类别变量等。聚类分析亦称为群集分析，是对于统计数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习、数据挖掘、模式识别、图像分析以及生物信息。

四 分析题1 假设:给定如下要进行聚类的对象:{2,4,10,12,3,20,30,11...

答：11,12}, {20,25,30}。最后可以对每个簇求平均值，得到三个代表性点。这三个点可以作为三个簇的中心，重新运行聚类算法以获得更好的结果。需要注意的是，聚类分析是一种有监督的学习方法，需要事先确定分为几个簇，以及每个簇的代表性点。在实际应用中，这些参数往往需要通过试验和调整来确定。

聚类的数量越多越好

答：将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。“物以类聚，人以群分”，在自然科学和社会科学中，存在着大量的分类问题。聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）...

什么是聚类分析?

答：1、与多元分析的其他方法相比，聚类分析是很粗糙的，理论尚不完善，但由于它成功地应用于心理、经济、社会、管理、医学、地质、生态、地震、气象、考古、企业决策等，因此成了多元分析的重要方法，统计包中都有丰富的软件，对数据进行聚类处理。2、聚类分析除了独立的统计功能外，还有一个辅助功能，就是和...

matlab随机生成100点把几个离得近的点聚类(用一个点表示这几个点,把4...

答：M = 100;n = 4;A = rand(M,1);A = sort(A,1); % 取数值离得近就排序，位置离得近不用排序ri = 1:n:M;m = length(ri);R = reshape(A,n,m);R = median(R) % 取n个数的中间数%R = mean(R) % 取n个数的平均数 ...

聚类分析最少需要几个指标

答：聚类分析最少需要2个指标，聚类分析和聚类评估这两个指标。

如何利用matlab求r型聚类分析

答：内容 展示如何使用MATLAB进行聚类分析 生成随机二维分布图形，三个中心 K均值聚类 分层聚类 重新调用K均值法 将分类的结果展示出来 运用高斯混合分布模型进行聚类分析 通过AIC准则寻找最优的分类数 展示如何使用MATLAB进行聚类分析 分别运用分层聚类、K均值聚类以及高斯混合模型来进行分析，然后比较三者的结果 生...