使用环境：MATLAB2016a、MATLAB2010a

聚类分析是一种无监督式学习，不像回归分析等需要Inputs 和 Targets ，聚类分析是只通过提供一组数据实现分类的算法。下面给出本人在学习聚类分析的MATLAB程序

x1=5*[randn(500,1)+5,randn(500,1)+5];x2=5*[randn(500,1)+5,randn(500,1)-5];x3=5*[randn(500,1)-5,randn(500,1)+5];x4=5*[randn(500,1)-5,randn(500,1)-5];x5=5*[randn(500,1),randn(500,1)];all=[x1;x2;x3;x4;x5]; %生成2500*2的数组plot(x1(:,1),x1(:,2),'r.');hold onplot(x2(:,1),x2(:,2),'g.');...plot(x3(:,1),x3(:,2),'k.');...plot(x4(:,1),x4(:,2),'y.');...plot(x5(:,1),x5(:,2),'b.');IDX=kmeans(all,5); %这里用K-均值算法for k=1:2500text(all(k,1),all(k,2),num2str(IDX(k)));endy=pdist(all);z=linkage(y);t=cluster(z,'cutoff',1.2);for k=1:2500text(all(k,1),all(k,2),num2str(IDX(k)));end

kemaes函数介绍可以查看帮助文档，这里就不贴出来了。

运行结果如下：

输出的结果不是很好看，可以自己美化一下代码的。由结果可以看出输入数据被分成了5份，即5簇。

根据这个思想可以设计一段学生成绩分类的程序，假设A,B,C,D,E五位同学的成绩如下：

SubjectsABCDE

MATH	78	85	97	90	78
ENGLISH	85	79	91	91	81
C PROGRAMING	89	88	89	94	80
HISTORY	74	71	96	89	83
CIRCUITS	78	80	86	94	76
PHYSICS	84	83	90	90	78
MATLAB	83	77	85	86	88

A=[78 85 89 74 78 84 83];B=[85 79 88 71 80 83 77];C=[97 91 89 96 86 90 85];D=[90 91 94 89 94 90 86];E=[78 81 80 83 76 78 88];all=[A;B;C;D;E];IDX=kmeans(all,2) % 在这里分成两类得出的结果是：idx =22112在这里可以看到已经分成两类了，成绩较好的的IDX为1，稍逊的是2，

这是一个最简单的聚类应用

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