Q型聚类分析

Q型聚类是聚类分析的一种，一般是对样本进行分类。

写点东西方便自己。

下面以销售员业绩表举例，对5个销售员进行分类：

销售员	v1销售量	v2回收款项
1	1	0
2	1	1
3	3	2
4	4	3
5	2	5

代码：

clc,clear;
a=[1,0;1,1;3,2;4,3;2,5;]; %处理数据矩阵，可变化，拿以上数据举例 
a=zscore(a);              %数据标准化处理
y=pdist(a,'cityblock');   %求a的行向量之间的绝对距离,关于pdist函数下面有介绍
yc=squareform(y);         %变换成距离方阵
z=linkage(y);             %产生等级聚类图
[h,t]=dendrogram(z);      %画聚类图
T=cluster(z,'maxclust',3);%把对象分成3份，参数可自行修改成2,4,5等，记得将下一行i值修改
for i=1:3;
    tm=find(T==i);        %求第i类的对象
    tm=reshape(tm,1,length(tm));%变成行向量
    fprintf('第%d类的有%s\n',i,int2str(tm));%显示分类结果
end

聚类结果：

第1类的有1  2
第2类的有3  4
第3类的有5

在这5个推销员中，5号工作成绩最佳，3号和4号较好，1号和2号较差。

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pdist函数介绍：

Y=pdist(X)计算矩阵X中两两对象的欧氏距离，Y=pdist(X,'metric')中用metric指定的方法计算矩阵X中对象间的距离，有绝对值距离‘cityblock'，标准欧氏距离’seuclidean‘等。

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