有序聚类算法实现

对于有序样品的聚类，在SPSS 和Matlab 上没有找到现成的程序。故只好自己来进行实现。 代码如下：

optimal_partition2.m

function [a,s,d]=optimal_partition2(x,method)

%% 有序样品的最优二分割法-------K 分割方法

%% x为m*n的矩阵，n 为样品个数，m 为指标个数

%% method指定义样品之间差异的方法，1为段内离差和，2为段内极差

%% a为最后所得到的分割点

%% s为最小损失函数值

%% d为段内离差和矩阵或段内极差矩阵

[m,n]=size(x);

d=zeros(n,n);

for j=2:n

for i=1:j

if method==1

tx=(sum((x(:,i:j))'))'/(j-i+1);

xa=zeros(m,1);

for k=i:j

xa=xa+(x(:,k)-tx).*(x(:,k)-tx);

end

d(i,j)=sum(xa);

else

d(i,j)=sum(max((x(:,i:j))')-min((x(:,(i:j)))'));

end

end

end

for i=1:n-1

S(i)=d(1,i)+d(i+1,n);

end

s=min(S);

a=find(S==s);

对于有序样品的聚类，在SPSS 和Matlab 上没有找到现成的程序。故只好自己来进行实现。 代码如下：

optimal_partition2.m

function [a,s,d]=optimal_partition2(x,method)

%% 有序样品的最优二分割法-------K 分割方法

%% x为m*n的矩阵，n 为样品个数，m 为指标个数

%% method指定义样品之间差异的方法，1为段内离差和，2为段内极差

%% a为最后所得到的分割点

%% s为最小损失函数值

%% d为段内离差和矩阵或段内极差矩阵

[m,n]=size(x);

d=zeros(n,n);

for j=2:n

for i=1:j

if method==1

tx=(sum((x(:,i:j))'))'/(j-i+1);

xa=zeros(m,1);

for k=i:j

xa=xa+(x(:,k)-tx).*(x(:,k)-tx);

end

d(i,j)=sum(xa);

else

d(i,j)=sum(max((x(:,i:j))')-min((x(:,(i:j)))'));

end

end

end

for i=1:n-1

S(i)=d(1,i)+d(i+1,n);

end

s=min(S);

a=find(S==s);


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