使用树状图matlab进行分组

Question

我有一个由 4 个向量（列）组成的矩阵 A，每个向量（列）有 12 个元素

A = [    0         0         0         0;
    0.0100    0.0100    0.0100         0;
    0.3000    0.2700    0.2400    0.2400;
    0.0400         0    0.0200    0.0200;
    0.1900    0.0400    0.0800    0.0800;
    0.1600    0.6500    0.2100    0.3800;
    0.0600    0.0100    0.0300    0.0200;
    0.1500    0.0100    0.0600    0.1700;
         0         0         0    0.0800;
    0.0300         0    0.0200    0.0100;
    0.0700         0    0.1200    0.0100;
         0         0    0.2300         0]

我还有一个相似度矩阵，表示一个向量与其他向量的相似程度

SIM =[1.00    0.6400    0.7700    0.8300;
    0.6400    1.0000    0.6900    0.9100;
    0.7700    0.6900    1.0000    0.7500;
    0.8300    0.9100    0.7500    1.0000]

读取这个矩阵的行

vetor 1 is similar to vector 2 for 64%
vector 1 is similar to vector 3 for the 77%
...

我想创建一个树状图，显示 A 中有多少个不同的组，考虑到 0.95 的相似度阈值（即，如果 2 个组的相似度 >0.7，则连接它们）

我真的不明白如何对我的数据使用此功能...

Answer 1

不确定我是否正确理解了你的问题，但根据我的理解，我会这样做：

DSIM = squareform(1-SIM); % convert to a dissimilarity vector

它给出了结果：

% DSIM =   0.3600    0.2300    0.1700    0.3100    0.0900    0.2500
% DSIM =  1 vs 2 , 1 vs 3 , 1 vs 4, 2 vs 3, 2 vs 4, 3 vs 4 ; 

之后，计算链接：

Z = linkage (DSIM,'average'); % there is other grouping option than average

您可以使用以下方法绘制树状图：

dendrogram(Z)

但是，您想根据阈值拆分组：

c = 0.1;

这是要切割的相异度，这意味着如果两个组的相似度高于0.9，则两个组将被连接

T = cluster(tree,'cutoff',c,'criterion','distance')

在这种情况下 T 的结果是：

T =
  1
  2
  3
  2

这意味着在这个级别上，您的向量 1、2、3、4（称为 A B C D）分为 3 个组：

1. 一个
2. B,D
3. C

同样，c = 0.3，或 0.7 相似度：

T = 1 1 1 1

所以这里只有一组。

要将其显示在树状图中，您可以计算组数：

num_grp = numel(unique(T));

之后：

dendrogram(tree,num_grp,'labels',{'A','B','C','D'})

在这种情况下，树状图不会显示所有组，因为您将最大节点数设置为等于组数。