在数据分析和机器学习中，聚类是一种常用的无监督学习方法，它可以将数据点按照某种相似度标准进行分组，从而发现数据中的结构和模式。聚类算法有很多种，其中一种比较经典的是AGNES算法，它是一种基于层次的聚类算法，它的全称是Agglomerative Nesting，即凝聚式嵌套。在这篇博客中，我将介绍AGNES算法的原理和意义，并给出一个用Matlab实现的代码示例。
目录
一、什么是AGNES算法
二、AGNES算法的意义
三、如何实现AGNES算法
这里是希望和大家一起进步的小高，愿意和读者们热情探讨😊
一、什么是AGNES算法
AGNES算法是一种基于层次的聚类算法，它的全称是Agglomerative Nesting，即凝聚式嵌套。AGNES算法的核心思想是从下而上地将数据点按照相似度进行合并，直到达到预设的簇的个数或者满足停止条件。
二、AGNES算法的意义
AGNES算法的好处有：
- 不需要预先指定簇的个数，可以自动发现合适的簇的个数。
- 可以生成一个树形结构，表示数据点之间的层次关系，方便进行可视化和分析。
- 可以使用不同的距离度量和链接方法，适应不同的数据特征和需求。
例如，如果我们想要对一些文本数据进行聚类，我们可以使用余弦相似度作为距离度量，并使用平均链接作为链接方法。
AGNES算法的应用场景有：
- 数据挖掘：可以用于对大量数据进行分组和分类，发现数据中的潜在模式和规律。
- 信息检索：可以用于对文档或网页进行聚类，提高检索效率和质量。
- 生物信息学：可以用于对基因或蛋白质进行聚类，揭示生物系统的结构和功能。
- 图像处理：可以用于对图像进行分割或压缩，提高图像质量和效果。
三、如何实现AGNES算法
Matlab中有一个内置的函数linkage，可以用来实现AGNES算法。linkage函数的基本用法如下：
Z = linkage(X,method,pdist_inputs)
其中，X是一个n行p列的数据矩阵，表示n个样本和p个特征；method是一个字符串，表示用于计算簇之间距离的方法；pdist_inputs是一个字符串或者一个函数句柄，表示用于计算样本之间距离的方法。linkage函数的输出Z是一个(n-1)行3列的矩阵，表示层次聚类的结果。Z的每一行表示一次合并操作，第一列和第二列表示被合并的两个簇的编号，第三列表示合并后的簇之间的距离。
为了方便理解，编写了一个简单的Matlab代码，用来实现AGNES算法，并对每一行进行了注释。代码如下：
% 生成一个随机数据集
rng(1); % 设置随机数种子
X = [randn(10,2)+ones(10,2); randn(10,2)-ones(10,2)]; % 生成20个二维数据点% 画出数据点的散点图
figure;
plot(X(:,1),X(:,2),'o'); % 画出数据点
title('Random Data Set'); % 设置标题
xlabel('x1'); % 设置x轴标签
ylabel('x2'); % 设置y轴标签% 使用linkage函数进行层次聚类
Z = linkage(X,'average','euclidean'); % 使用平均距离和欧氏距离进行聚类% 画出层次聚类的树状图
figure;
dendrogram(Z); % 画出树状图
title('Hierarchical Clustering Dendrogram'); % 设置标题
xlabel('Sample Index'); % 设置x轴标签
ylabel('Distance'); % 设置y轴标签% 根据树状图选择合适的截断点，得到聚类结果
c = cluster(Z,'maxclust',2); % 将数据划分为两个簇% 画出聚类结果的散点图
figure;
gscatter(X(:,1),X(:,2),c); % 画出不同颜色的数据点
title('Cluster Result'); % 设置标题
xlabel('x1'); % 设置x轴标签
ylabel('x2'); % 设置y轴标签
