Q型聚类是聚类分析的一种,一般是对样本进行分类。

写点东西方便自己。

下面以销售员业绩表举例,对5个销售员进行分类:

销售员

v1销售量

v2回收款项

1

1

0

2

1

1

3

3

2

4

4

3

5

2

5

代码:

clc,clear;

a=[1,0;1,1;3,2;4,3;2,5;]; %处理数据矩阵,可变化,拿以上数据举例

a=zscore(a); %数据标准化处理

y=pdist(a,'cityblock'); %求a的行向量之间的绝对距离,关于pdist函数下面有介绍

yc=squareform(y); %变换成距离方阵

z=linkage(y); %产生等级聚类图

[h,t]=dendrogram(z); %画聚类图

T=cluster(z,'maxclust',3);%把对象分成3份,参数可自行修改成2,4,5等,记得将下一行i值修改

for i=1:3;

tm=find(T==i); %求第i类的对象

tm=reshape(tm,1,length(tm));%变成行向量

fprintf('第%d类的有%s\n',i,int2str(tm));%显示分类结果

end

聚类结果:

第1类的有1  2

第2类的有3  4

第3类的有5

在这5个推销员中,5号工作成绩最佳,3号和4号较好,1号和2号较差。

——————————————————————————————————————————————————————————————————————

pdist函数介绍:

Y=pdist(X)计算矩阵X中两两对象的欧氏距离,Y=pdist(X,'metric')中用metric指定的方法计算矩阵X中对象间的距离,有绝对值距离‘cityblock',标准欧氏距离’seuclidean‘等。

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