实验二聚类与判别实验项目名称：利用Matlab进行聚类和判别分析实验项目性质：普通实验所属课程名称：数学建模实验参考资料：实验计划学时：4一、实验目的：1、利用MATLAB进行聚类分析和判别分析；2、通过实际例题学习用聚类和判别分析解决相关简单的实际问题；3、理解判别分析误判率含义，应用判别模型进行预测。

二、实验内容2.1 聚类分析1、工厂产品问题（教材220页例题9.3）；2、工人身高体重问题（教材239页习题9.1）；2.2 判别分析1、雨天非雨天问题（教材231页例9.5）；2、蠓的分类（教材234页）；三、实验方法、步骤及结果分析简要提示3.1 基础知识一、聚类在MATLAB中通过pdist、linkage、dendrogram、cluster等函数来完成此种方法。

层次聚类的过程如下：1、相似性度量确定对象（实际上就是数据集中的每个数据点）之间的相似性，实际上就是定义一个表征对象之间差异的距离，例如最简单的平面上点的聚类中，最经常使用的就是欧几里得距离。

使用pdist来实现，具体用法如下:Y = pdist（X，distance）根据距离distance来计算X中各点之间的距离Y。

其中X为数据集，distance可以取为欧氏距离，马氏距离，切比雪夫距离。

对于具有M个点的数据集X，pdist之后的Y将是具有M*(M-1)/2个元素的行向量。

例1-1：Y=pdist（X）举例。

>> X=randn(6,2)X =-0.4326 1.1892-1.6656 -0.03760.1253 0.32730.2877 0.1746-1.1465 -0.18671.1909 0.7258>>plot(X(:,1),X(:,2),'bo') %画出X的散点图（图1）图1>>Y=pdist(X) %计算X的第一个点与与2-6点、第2点与3-6点,......距离Y =Columns 1 through 151.7394 1.0267 1.2442 1.5501 1.6883 1.8277 1.9648 0.54012.9568 0.2228 1.3717 1.1377 1.4790 1.0581 2.5092例子中X数据集可以看作包含6个平面数据点，pdist之后的Y是一个行向量，15个元素分别代表XC个元素的行向量。

的第1点与2-6点、第2点与3-6点,......这样的距离。

则Y为具有26注：（1）Y这样的显示虽然节省了内存空间，但对用户来说不是很易懂，如果需要对这些距离进行特定操作的话，也不太好索引。

MATLAB中可以用squareform把Y转换成方阵形式，方阵中<i，j>位置的数值就是X中第i和第j点之间的距离，显然这个方阵应该是个对角元素为0的对称阵。

>> squareform(Y)ans =0 1.7394 1.0267 1.2442 1.5501 1.68831.7394 0 1.8277 1.9648 0.54012.95681.0267 1.8277 0 0.2228 1.3717 1.13771.2442 1.9648 0.2228 0 1.4790 1.05811.5501 0.5401 1.3717 1.4790 02.50921.68832.9568 1.1377 1.0581 2.5092 0注：（2）pdist可以使用多种参数，指定不同的距离算法。

另外，当数据规模很大时，可以想象pdist产生的Y占用内存将是很吓人的，比如X有10k个数据点，那么X占10k*8*2Bytes=160K，这看起来不算啥，但是pdist后的Y会有10k*10k/2*8Bytes=400M。

因此，使用MATLAB的层次聚类来处理大规模数据，大概是很不合适的。

2、聚类树的产生确定好了对象间的差异度（距离）后，就可以用Z=linkage(Y)产生层次聚类树。

>> Z=linkage(Y) Z =3.00004.0000 0.22288.0000 10.0000 1.3717对于6个元素的X ， Y 是1行6*(6-1)/2的行向量，Z 则是(6-1)*3的矩阵。

Z 数组的前两列是索引下标列，最后一列是距离列。

如上例中表示在产生聚类树的计算过程中，第3和第4点先聚成一类，他们之间的距离是0.2228，以此类推。

要注意的是，为了标记每一个节点，需要给新产生的聚类也安排一个标识，MATLAB 中会将新产生的聚类依次用6+1,6+2,....依次来标识。

比如第3和第4点聚成的类以后就用7来标识，第2和第5点聚成的类用8来标识，依次类推。

通过linkage 函数计算之后，实际上二叉树式的聚类已经完成了。

Z 这个数据数组不太好看，可以用dendrogram(Z)来可视化聚类树。

dendrogram(Z)注：（3） dendrogram 默认最多画30个最底层节点，当然可是设置参数改变这个限制，比如dendrogram(Z,0)就会把所有数据点索引下标都标出来，但对于成千上万的数据集合，这样的结果必然是图形下方非常拥挤。

3、聚类树的检验（Verifying the Cluster Tree ）*初步的聚类树画完后，还要做很多后期工作的，包括这样的聚类是不是可靠，是不是代表了实际的对象分化模式，对于具体的应用，应该怎样认识这个完全版的聚类树，产生具有较少分叉的可供决策参考的分类结果呢？这都是需要考虑的。

MATLAB 中提供了cluster, clusterdata, cophenet, inconsistent 等相关函数。

cluster 用于剪裁完全版的聚类树，产生具有一定cutoff 的可用于参考的树。

clusterdata 可以认为是pdist,linkage,cluster 的综合，当然更简易一点。

cophenet 和inconsistent 用来计算某些系数，前者用于检验一定算法下产生的二叉聚类树和实际情况的相符程度（就是检测二叉聚类树中各元素间的距离和pdist计算产生的实际的距离之间有多大的相关性），inconsistent则是量化某个层次的聚类上的节点间的差异性（可用于作为cluster的剪裁标准）。

后面这些的理解，大概需要对聚类有一个更深刻更数学的认识。

在一个层次聚类树中，在原数据集中任何两个对象最终是某种程度上联结在一起。

联结的高度代表了包含这两个对象两个组之间的距离。

这个高度就是两个对象间的分类距离。

对于由linkage函数产生的聚类树，一种衡量其优劣的方式就是比较由linkage和pdist产生的距离。

如果聚类有效，在分类树中，对象的联结与距离向量中的对象将会具有强关联性。

Cophenet函数比较了这些值所在的两个集合并且计算它们的相关性，返回值称为分类相关系数，此值越接近1，说明对数据聚类的结果越能精确。

例如：图4 将20工厂的值赋给16和21工厂的聚类结果根据图4可见，聚类结果为：第一次计算两个样品的最小距离是1，所以把距离为1的点合成一类：{17，18，19}，{12，13}，{5，6，11}，{7，8，9}，{1，2}第二次计算两个类间的最短距离为2。

把距离不大于2的类归为一类，则得5个扩大的新类：{20，17，18，19}，{5，6，11，3}，{7，8，9，10}第三次计算两个类间的最小距离为2，则有新类{12，13，15}，{1，2，3，4}第四次计算两个类间的最小距离为2.2361，则将所有的点（除16和21），归在四类中：{12，13，15，14}，{1，2，3，4，5，6，11}，{7，8，9，10}，{17，18，19，20}二、判别能将数据模型进行分类的特征曲线称作分类器。

对于一种已知的分类器而言，源于训练数据。

然后基于此分类器对新的样本进行分类。

两个总体的判别法参数化的方法，例如判别分析—根据训练数据拟合出参数模型，然后代入新的数据对其进行分类。

非参数化的方法，如分类树的方法—使用其它的方式去确定分类器。

判别分析使用训练数据去估计关于预测变量的判别函数。

在预测空间中，判别函数确定不同类之间的界限。

1、距离判别法以G 1和G 2分别表示两总体，设它们是取值于R p 中的随机变量，它们的数学期望和协方差矩阵分别为11EG μ=，22EG μ=，11VarG S =，22VarG S =问题：设有一个样本x ∈R p，问x 属于总体G 1还是属于总体G 2？距离判别法是根据x 与G 1、G 2的距离决定x 的归属。

其原则是：若x 与G 1距离小，则x 属于G 1；若x 与G 2的距离小，则x 属于G 2。

即（ⅰ）如果1(,G )d x ≤2(,G )d x ，则判断1G x ∈； （ⅱ）如果2(,G )d x <1(,G )d x ，则判断2G x ∈。

其中，(,G )i d x 为马氏距离，即2(,G )i d x =(T 1)()i i i x S x μμ---，2,1=i[class,err,POSTERIOR] = classify(sample,training,group,type) 说明：sample —样本数据；training —训练数据集。

Classify 将训练集training 中的每行样本sample 数据进行分类， sample与training 必须是具有相同列数的矩阵； group —训练数据所对应的类集合； type —判别函数的类型；可选以下类型：（1）'linear' — 线性分类器，为缺省时默认值。

（2）'diaglinear' — 对角线性分类器，类似于 'linear', 但其具有一对角协方差矩阵估计 (naiveBayes classifiers).（3）'quadratic' — Fits multivariate normal densities with covariance estimates stratified by group.（4）'diagquadratic' — 类似于'quadratic'，但具有一个对角协方差矩阵估计。

Similar to 'quadratic', but with a diagonal covariance matrix estimate (naive Bayes classifiers).（5）'mahalanobis' — 使用马氏距离及协方差估计。

返回值class —对sample 的分类结果；err —基于训练数据的误判率估计；POSTERIOR —后验概率矩阵的估计值，即已知第i 个样本观察值条件下，其来源于第j 各类的概率Pr(group j|obs i)。