MATLAB无监督学习算法：聚类和降维，探索数据内在结构

 # 1. 无监督学习算法概述 无监督学习算法是一种机器学习算法，它从未标记的数据中学习模式和结构。与监督学习不同，无监督学习算法不需要预先定义的标签或目标变量。相反，它们通过识别数据中的相似性和差异来发现隐藏的模式和结构。 无监督学习算法通常用于探索数据、发现潜在的见解和进行预测。它们在各种应用中发挥着至关重要的作用，包括客户细分、文本聚类和图像分割。 # 2. 聚类算法 聚类算法是无监督学习中的一种重要技术，它旨在将数据点分组到不同的簇中，使得同一簇中的数据点具有相似的特征，而不同簇中的数据点具有不同的特征。聚类算法广泛应用于数据分析、模式识别和机器学习等领域。 ### 2.1 基于划分的聚类算法 基于划分的聚类算法将数据点分配到预先确定的簇中，并通过迭代优化目标函数来更新簇的中心。 #### 2.1.1 K-Means算法 K-Means算法是一种经典的基于划分的聚类算法，它将数据点分配到K个簇中，使得簇内平方误差最小。 ``` % 加载数据 data = load('data.mat'); % 指定簇数 K = 3; % 初始化簇中心 centroids = data(randi(size(data, 1), K), :); % 迭代更新簇中心 while true % 将数据点分配到最近的簇中心 cluster_idx = kmeans(data, centroids); % 计算新的簇中心 for i = 1:K centroids(i, :) = mean(data(cluster_idx == i, :)); end % 检查簇中心是否收敛 if norm(centroids - prev_centroids) < 1e-6 break; end % 更新上一次的簇中心 prev_centroids = centroids; end ``` **代码逻辑分析：** * **第5行：**加载数据文件。 * **第7行：**指定簇数为3。 * **第9行：**随机初始化簇中心。 * **第12-15行：**将数据点分配到最近的簇中心。 * **第17-20行：**计算新的簇中心。 * **第22-25行：**检查簇中心是否收敛。 * **第27行：**更新上一次的簇中心。 **参数说明：** * `data`：输入数据。 * `K`：簇数。 * `centroids`：簇中心。 * `cluster_idx`：数据点所属簇的索引。 #### 2.1.2 层次聚类算法 层次聚类算法将数据点逐步聚合成一个层次结构，称为树状图。 ``` % 加载数据 data = load('data.mat'); % 计算距离矩阵 distance_matrix = pdist(data); % 创建连锁聚类对象 linkage_object = linkage(distance_matrix, 'average'); % 生成树状图 figure; dendrogram(linkage_object); ``` **代码逻辑分析：** * **第5行：**加载数据文件。 * **第7行：**计算数据点之间的距离矩阵。 * **第9行：**创建连锁聚类对象，使用平均连接方法。 * **第11行：**生成树状图。 **参数说明：** * `data`：输入数据。 * `distance_matrix`：距离矩阵。 * `linkage_object`：连锁聚类对象。 ### 2.2 基于密度的聚类算法 基于密度的聚类算法将数据点聚合成具有高密度的区域，而将低密度区域视为噪声。 #### 2.2.1 DBSCAN算法 DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，它使用两个参数：邻域半径（eps）和最小点数（minPts）。 ``` % 加载数据 data = load('data.mat'); % 指定参数 eps = 0.5; minPts = 5; % 创建DBSCAN对象 dbscan_object = DBSCAN(data, eps, minPts); % 聚类数据 cluster_idx = dbscan_object.cluster; ``` **代码逻辑分析：** * **第5行：**加载数据文件。 * **第7-9行：**指定DBSCAN算法的参数。 * **第11行：**创建DBSCAN对象。 * **第13行：**聚类数据。 **参数说明：** * `data`：输入数据。 * `eps`：邻域半径。 * `minPts`：最小点数。 * `cluster_idx`：数据点所属簇的索引。 #### 2.2.2 OPTICS算法 OPTICS算法是一种基于密度的聚类算法，它可以发现具有不同密度的簇。 ``` % 加载数据 data = load('data.mat'); % 指定参数 eps = 0.5; minPts = 5; % 创建OPTICS对象 optics_object = OPTICS(data, eps, minPts); % 聚类数据 cluster_idx = optics_object.cluster; ``` **代码逻辑分析：** * **第5行：**加载数据文件。 * **第7-9行：**指定OPTICS算法的参数。 * **第11行：**创建OPTICS对象。 * **第13行：**聚类数据。 **参数说明：** * `data`：输入数据。 * `eps`：邻域半径。 * `minPts`：最小点数。 * `cluster_idx`：数据点所属簇的索引。 ### 2.3 基于模型的聚类算法 基于模型的聚类算法将数据点建模为概率分布，并使用参数估计技术来确定簇的模型。 #### 2.3.1 高斯混合模型 高斯混合模型（GMM）是一种基于模型的聚类算法，它假设数据点服从多个高斯分布。 ``` % 加载数据 data = load('data.mat'); % 指定簇数 K = 3; % 创建GMM对象 gmm_object = gmdistribution.fit(data, K); % 聚类数据 cluster_idx = gmm_object.cluster; ``` **代码逻辑分析：** * **第5行：*