德语网站建设,wordpress 一级目录下,网址seo查询,网站建设科技风聚类分析 | MATLAB实现基于LP拉普拉斯映射的聚类可视化 目录 聚类分析 | MATLAB实现基于LP拉普拉斯映射的聚类可视化效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 聚类分析 | MATLAB实现基于LP拉普拉斯映射的聚类可视化#xff0c;聚类结果可视化#xff0c;MATLAB程…聚类分析 | MATLAB实现基于LP拉普拉斯映射的聚类可视化 目录 聚类分析 | MATLAB实现基于LP拉普拉斯映射的聚类可视化效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 聚类分析 | MATLAB实现基于LP拉普拉斯映射的聚类可视化聚类结果可视化MATLAB程序。 拉普拉斯特征映射Laplacian Eigenmaps是一种非线性降维和聚类方法它可以通过计算拉普拉斯矩阵的特征向量来实现数据的聚类。在MATLAB中我们可以使用eig函数来计算特征向量。通过计算数据之间的相似度矩阵和标准化拉普拉斯矩阵来实现拉普拉斯特征映射聚类。然后我们计算标准化拉普拉斯矩阵的特征向量从而得到聚类结果。从Excel表格中读取直接替换数据就可以使用不需要对程序大幅度改动。程序内有详细注释便于理解程序运行。 程序设计
完整源码和数据获取方式私信回复MATLAB实现基于LP拉普拉斯映射的聚类可视化。
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行cosD pdist(meas,cosine);
clustTreeCos linkage(cosD,average);
cophenet(clustTreeCos,cosD)ans 0.9360
[h,nodes] dendrogram(clustTreeCos,0);
h_gca gca;
h_gca.TickDir out;
h_gca.TickLength [.002 0];
h_gca.XTickLabel [];
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原文链接https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/119920826figure
hidx cluster(clustTreeCos,criterion,distance,cutoff,.006);
for i 1:5clust find(hidxi);plot3(meas(clust,1),meas(clust,2),meas(clust,3),ptsymb{i});hold on
end
hold off
xlabel(Sepal Length);
ylabel(Sepal Width);
zlabel(Petal Length);
view(-137,10);
grid on————————————————
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