说明：如果是要用matlab做kmeans聚类分析，直接使用函数kmeans即可。使用方法:kmeans(输入矩阵，分类个数k)。
转载一：
MATLAB提供了两种方法进行聚类分析：
1、利用 clusterdata
函数对数据样本进行一次聚类，这个方法简洁方便，其特点是使用范围较窄，不能由用户根据自身需要来设定参数，更改距离计算方法；
2、分步聚类：（ 1）用 pdist函数计算变量之间的距离，找到数据集合中两辆变量之间的相似性和非相似性；（ 2）用 linkage函数定义变量之间的连接；（
3）用 cophenetic函数评价聚类信息；（ 4）用 cluster函数进行聚类。
下边详细介绍两种方法:
1、一次聚类
Clusterdata函数可以视为 pdist、 linkage与 cluster的综合，一般比较简单。
【 clusterdata函数：
调用格式： T=clusterdata(X,cutoff)
等价于Y=pdist(X,’euclid’); Z=linkage(Y,’single’); T=cluster(Z,cutoff)
】
2、分步聚类
（ 1）求出变量之间的相似性
用 pdist函数计算出相似矩阵，有多种方法可以求距离，若此前数据还未无量纲化，则可用 zscore函数对其标准化
【 pdist函数：
调用格式： Y=pdist(X,’metric’)
说明： X是 M*N矩阵，为由 M个样本组成，每个样本有 N个字段的数据集
metirc取值为：’ euclidean’：欧氏距离（默认） ‘seuclidean’：标准化欧氏距离; ‘mahalanobis’：马氏距离 …
】
pdist生成一个 M*(M-1)/2个元素的行向量，分别表示 M个样本两两间的距离。这样可以缩小保存空间，不过，对于读者来说却是不好操作，因此，若想简单直观的表示，可以用 squareform函数将其转化为方阵，其中
x(i,j)表示第 i个样本与第 j个样本之的距离，对角线均为 0.
（ 2）用 linkage函数来产生聚类树
【 linkage函数：
调用格式： Z=linkage(Y,’method’)
说明： Y为 pdist函数返回的 M*(M-1)/2个元素的行向量，
method可取值： ‘single’：最短距离法（默认）； ’complete’：最长距离法；
‘average’：未加权平均距离法； ’weighted’:加权平均法
‘centroid’：
质心距离法； ‘median’：加权质心距离法；
‘ward’：内平方距离法（最小方差算法）
】
返回的 Z为一个 (M-1)*3的矩阵，其中前两列为索引标识，表示哪两个序号的样本可以聚为同一类，第三列为这两个样本之间的距离。另外，除了 M个样本以外，对于每次新产生的类，依次用
M+1、 M+2、 …来标识。
为了表示 Z矩阵，我们可以用更直观的聚类数来展示，
方法为： dendrogram(Z),
产生的聚类数是一个 n型树，最下边表示样本，然后一级一级往上聚类，最终成为最顶端的一类。纵轴高度代表距离列。
另外，还可以设置聚类数最下端的样本数，默认为 30，可以根据修改 dendrogram(Z,n)参数 n来实现， 1<n<M。
dendrogram(Z,0)则表 n=M的情况，显示所有叶节点。
（ 3）用 cophenetic函数评价聚类信息
【 cophenet函数:
调用格式： c=cophenetic(Z,Y)
说明：利用 pdist函数生成的 Y和 linkage函数生成的 Z计算 cophenet相关系数。】
cophene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，另外也可以用 inconsistent表示量化某个层次的聚类上的节点间的差异性。
（ 4）最后，用 cluster进行聚类，返回聚类列。
转载二：
Matlab
提供了两种方法进行聚类分析。
一种是利用 clusterdata 函数对样本数据进行一次聚类，其缺点为可供用户选择的面较窄，不能更改距离的计算方法；
另一种是分步聚类：（1 ）找到数据集合中变量两两之间的相似性和非相似性，用pdist 函数计算变量之间的距离；（2 ）用
linkage 函数定义变量之间的连接；（3 ）用 cophenetic 函数评价聚类信息；（4 ）用cluster 函数创建聚类。
1
．Matlab 中相关函数介绍
1.1 pdist
函数
调用格式：Y=pdist(X,’metric’)
说明：用
‘metric’ 指定的方法计算 X 数据矩阵中对象之间的距离。’
X
：一个m ×n 的矩阵，它是由m 个对象组成的数据集，每个对象的大小为n 。
metric’
取值如下：
‘euclidean’
：欧氏距离（默认）；‘seuclidean’ ：标准化欧氏距离；
‘mahalanobis’
：马氏距离；‘cityblock’ ：布洛克距离；
‘minkowski’
：明可夫斯基距离；‘cosine’ ：
‘correlation’
： ‘hamming’ ：
‘jaccard’
： ‘chebychev’ ：Chebychev 距离。
1.2 squareform
函数
调用格式：Z=squareform(Y,..)
说明： 强制将距离矩阵从上三角形式转化为方阵形式，或从方阵形式转化为上三角形式。
1.3 linkage
函数
调用格式：Z=linkage(Y,’method’)
说 明：用‘method ’参数指定的算法计算系统聚类树。
Y
：pdist 函数返回的距离向量；
method
：可取值如下：
‘single’
：最短距离法（默认）； ‘complete’ ：最长距离法；
‘average ’：未加权平均距离法； ‘weighted ’： 加权平均法；
‘centroid’
：质心距离法； ‘median’ ：加权质心距离法；
‘ward’
：内平方距离法（最小方差算法）
返回：Z 为一个包含聚类树信息的（m-1 ）×3 的矩阵。
1.4 dendrogram
函数
调用格式：[H ，T ，…]=dendrogram(Z,p ，…)
说明：生成只有顶部p 个节点的冰柱图（谱系图）。
1.5 cophenet
函数
调用格式：c=cophenetic(Z,Y)
说明：利用pdist 函数生成的Y 和linkage 函数生成的Z 计算cophenet 相关系数。
1.6 cluster
函数
调用格式：T=cluster(Z,…)
说明：根据linkage 函数的输出Z 创建分类。
1.7 clusterdata
函数
调用格式：T=clusterdata(X,…)
说明：根据数据创建分类。
T=clusterdata(X,cutoff)
与下面的一组命令等价：
Y=pdist(X,’euclid’);
Z=linkage(Y,’single’);
T=cluster(Z,cutoff);
2. Matlab
程序
2.1
一次聚类法
X=[11978 12.5 93.5 31908;…;57500 67.6 238.0 15900];
T=clusterdata(X,0.9)
2.2
分步聚类
Step1
寻找变量之间的相似性
用pdist 函数计算相似矩阵，有多种方法可以计算距离，进行计算之前最好先将数据用zscore 函数进行标准化。
X2=zscore(X); %
标准化数据
Y2=pdist(X2); %
计算距离
Step2
定义变量之间的连接
Z2=linkage(Y2);
Step3
评价聚类信息
C2=cophenet(Z2,Y2); //0.94698
Step4
创建聚类，并作出谱系图
T=cluster(Z2,6);
H=dendrogram(Z2);
分类结果：{ 加拿大} ，{ 中国，美国，澳大利亚} ，{ 日本，印尼} ，{ 巴西} ，{ 前苏联}