matlab 聚类分析kmeans和cluster的区别

kmeans是K均值聚类

cluster是层次聚类

从总体思想上k均值是由上到下的，他是在你给定所分的类数后，保证这K类之间获得最大的划分。而层次聚类是由下到上的，它把每一个个元素视为一类，然后距离最短的两类合为一类，逐渐合并合所有元素并成一个大类。

K均值聚类保证了你所确定的K有着最好的划分效果，但是可能不符合数据自身分类特征，层次聚类的树状图能看到数据分类过程和分类距离，但是未必满足你所需要的K

1 程序读取 机器的主程序已经存在,想要实现与另外的设备的通讯功能,我们只需在原有的程序末 端加入通讯程序即可,所以要先读取机器中的原程序,读取程序

2 通讯参数设置 精品文档 双击树状图中的“PLC。

Python有很多经典的数据可视化库，比较经典的数据可视化库有下面几个。

matplotlib

是Python编程语言及其数值数学扩展包 NumPy 的可视化 *** 作界面。它利用通用的图形用户界面工具包，如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+，向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口。

pyplot 是 matplotlib 的一个模块，它提供了一个类似 MATLAB 的接口。 matplotlib 被设计得用起来像 MATLAB，具有使用 Python 的能力。

优点：绘图质量高，可绘制出版物质量级别的图形。代码够简单，易于理解和扩展，使绘图变得轻松，通过Matplotlib可以很轻松地画一些或简单或复杂的图形，几行代码即可生成直方图、条形图、散点图、密度图等等，最重要的是免费和开源。

pandas

Pandas 是一个开放源码、BSD 许可的库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas 广泛应用在学术、金融、统计学等各个数据分析领域。需要说明的是它不是“熊猫”，名字衍生自术语 "panel data"（面板数据）和 "Python data analysis"（Python 数据分析）。

优点：是Python的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观的处理关系型、标记型数据。对于数据分析专业人士，它是数据分析及可视化的利器。

seaborn

Seaborn是基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。

它是基于matplotlib更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图，应该把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物，它能高度兼容numpy与pandas数据结构以及scipy与statsmodels等统计模式。

优点：matplotlib高度封装，代码量少，图表漂亮。比起matplotlib具有更美观、更现代的调色板设计等优点。scikit-plot

这是一个跟机器学习有效结合的绘图库。想要深入学习的小伙伴参见其github仓库，这里不再赘述了。

优点：Scikit-Plot是由ReiichiroNakano创建的用在机器学习的可视化工具，能最快速简洁的画出用Matplotlib要写很多行语句才能画出的图。关键是对于机器学习相关可视化处理，该库有较好的支持。

Networkx

networkx是Python的一个包，用于构建和 *** 作复杂的图结构，提供分析图的算法。图是由顶点、边和可选的属性构成的数据结构，顶点表示数据，边是由两个顶点唯一确定的，表示两个顶点之间的关系。顶点和边也可以拥有更多的属性，以存储更多的信息。

优点：用于创建、 *** 纵和研究复杂网络的结构、以及学习复杂网络的结构、功能及其动力学。

上面是我的回答，希望对您有所帮助！

版本 2

数据类型 数据类型1

    成员 编号, 文本型

    成员 上级编号, 文本型

    成员 姓名, 文本型

    成员 微信, 文本型版本 2

支持库 iext

子程序 __启动窗口_创建完毕

局部变量 数据, 数据类型1, , "3"

数据 [1]编号 ＝ “123”

数据 [1]上级编号 ＝ “”

数据 [1]姓名 ＝ “主管”

数据 [2]编号 ＝ “124”

数据 [2]上级编号 ＝ “123”

数据 [2]姓名 ＝ “小马”

数据 [3]编号 ＝ “125”

数据 [3]上级编号 ＝ “123”

数据 [3]姓名 ＝ “小张”

树型框1清空 ()

查找关系 (-1, “123”, 数据)

子程序 查找关系

参数 父项目, 整数型

参数 编号, 文本型

参数 数据, 数据类型1, 数组

局部变量 i, 整数型

局部变量 索引, 整数型

计次循环首 (取数组成员数 (数据), i)

    如果真 (编号 ＝ 数据 [i]编号)

        索引 ＝ 树型框1加入项目 (父项目, 数据 [i]姓名 ＋ “ ” ＋ 数据 [i]微信, , , , , )

        插入子项目 (索引, 编号, 数据)

        跳出循环 ()

    如果真结束

计次循环尾 ()

子程序 插入子项目

参数 父项目, 整数型

参数 上级编号, 文本型

参数 数据, 数据类型1, 数组

局部变量 索引, 整数型

局部变量 i, 整数型

计次循环首 (取数组成员数 (数据), i)

    如果真 (上级编号 ＝ 数据 [i]上级编号)

        索引 ＝ 树型框1加入项目 (父项目, 数据 [i]姓名 ＋ “ ” ＋ 数据 [i]微信, , , , , )

        插入子项目 (索引, 数据 [i]编号, 数据)

    如果真结束

计次循环尾 ()

你那数据有问题吧 自己的上级是自己？死循环了……

T = cluster(Z,'cutoff',c) constructs clusters from the hierarchical cluster tree, Z, as generated by the linkage function Z is a matrix of size (m – 1)-by-3, where m is the number of observations in the original data c is a threshold for cutting Z into clusters Clusters are formed when a node and all of its subnodes have inconsistent value less than c All leaves at or below the node are grouped into a cluster t is a vector of size m containing the cluster assignments of each observation

点击Word2016程序，选择点击”空白文档“新建一份word文档。

2

打开空白文档后，点击”插入“--”开状”--“新建绘图画布”。

注：也可以直接添加在空白位置，但使用绘图画布好处是方便统一管理和控制 。

新建完成后，word文档中出现一个有8个点的四方形框。可以拖动调整其大小。

可以点击右侧的图标进行布局调整设置。可选择环绕可是嵌入。

注：根据需求，将绘图画布拖动调整高度。

此时我们来开始新建一个树状图，做一个公司的组织架构图。

分3层级来设置，具体 *** 作主要有：

1、添加矩形；

2、添加箭头；

3、调整样式；

添加一个矩形后（插入--形状--选择矩形），我们点击选择，右键--点击“添加文字”输入其中内容“XX公司组织架构”。

再依次添加第二层内容，“A部门”--“B部门”--"C部门“。

也可以不用插入--形状--矩形，而选择复制。可以按住ctrl，拖动就可以（按ctrl后，会出现一个小+号的图标，表示可以拖动复制）。

拖动复制出来的是原来一模一样的，需要选中进行大小调整。选中后可以拖动边框进行大小调整。

我们再来添加第三级，姓名；一样可以使用拖动复制方式来。

完成内容的添加后，开始进行箭头可直接连接。

点击”插入“--”形状“--”点击“肘形连接符”，此时光标变成+号，移动到矩形框时，框会出现几个圆点，在圆点上点击即可连接此矩形，再移动另一个矩形上，点击圆点即可完成2个矩形 之间的连接。

用同样的方法，将一级和二级之间全部连接好。

再来将二级和三级之间连接好。

像二和三级之间的连接符，新加后，样式需要调整，添加后出现的圆点可以调整连接符的位置和样式。点击后，上下拖动即可调整位置。

调整完成后，可以再回来调整矩形框中的字体及大小，背景，让它更美观。

全选矩形，点击“开始”菜单，找到调整字体选择。

再来调整背景，选中，切换菜单 为“格式”，可以点击选中预制的背景样式。

再来调整线条颜色，点击选中，在格式中选择颜色和大小(粗细）。

一样可以选择预制的样式，直接使用即可。依次调整其他线条。

这样，一个树状图就画好了。

步骤总结：

1、按层级添加矩形框，添加其内容

2、使用肘形连接符号连接一级和二级矩形框

3、调整矩形框和线条的样式

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