聚类分析算法概览
聚类分析，亦称群集分析，是一种处理（样品或指标）分类问题的统计分析方法。它不仅是数据挖掘领域中一项重要的算法，而且对于数据的和理解具有深远意义。聚类分析由多个模式组成，这些模式通常为度量的向量形式。其核心思想在于，同一聚类中的模式在相似性方面比不同聚类中的模式更加相似。
在众多数据处理工具中，大多数会选择使用SPSS软件来实现聚类算法。通过导入数据并选择适当的聚类方法，即可进行聚类操作。而在此，我们将借助MATLAB软件的力量，依托其提供的14种不同聚类分析方法，进行样品的分类处理。
聚类方法的多样性
聚类分析涵盖了多种方法，每一种都有其独特的计算方式和适用场景。
(1) 最长距离法：一种基于特定距离度量的聚类方式。
(2) 最短距离法：另一种以距离为基础的分类策略。
(3) 综合聚类子程序：整合了多种聚类策略的子程序，可以提供更为丰富的分类视角。
(4) 采用重心法并配合标准欧氏距离：以重心为基准的聚类方式，结合欧氏距离进行计算。
(5) 同样使用重心法，但换用欧氏距离平方：对距离的另一种计算方式。