这是一个很简单实用的MAtlAB在聚类分析中的源代码，代入相关数据就能出结果

基于MATLAB的SOM网络的干旱聚类分析

提出一种基于聚类分析与主成分分析的方法，以解决检测异常飞行、识别未知安全隐患等问题。借助该方法可应用聚类技术对QAR数据进行分析，以检测具有独特数据模式的异常飞行，其中QAR数据是快速存取记录器的简称，是一种用于监控、记录大量飞行参数的飞行数据记录仪。与现有的方法相比，该方法无需预定义标准。

鉴于传统的??-means 聚类算法只限于处理数值型数据, 将??-means 算法扩展到分类型数据域, 提出一种分 类型数据聚类方法. 根据与每个分类属性的每个值相关的数据分布信息, 同时结合数据的纵向与横向分布来评价数 据对象与类之间的差异性, 定义了一种新的距离度量. 该方法能发现同一属性不同值间的内在关系, 并能有效地度量 对象间的差异性. 用UCI 中的数据集对所提算法进行验证, 实验结果表明了该算法具有较好的聚类效果．

判别分析例子 数据disc.sav:企图用一套打分体系来描绘企业的状况。该体系对每个企业的一些指标（变量）进行评分。 这些指标包括：企业规模(is)、服务(se)、雇员工资比例(sa)、利润增长(prr)、市场份额(ms)、市场份额增长(msr)、流动资金比例(cp)、资金周转速度(cs)等等。 另外，有一些企业已经被某杂志划分为上升企业、稳定企业和下降企业。 我们希望根据这些企业的上述变量的打分和它们已知的类别（三个类别之一：group-1代表上升，group-2代表稳定，group-3代表下降）找出一个分类标准，以对没有被该刊物分类的企业进行分类。 该数据有90个企业（90个观测值），其中30个属于上升型，30个属于稳定型，30个属于下降型。这个数据就是一个“训练样本”。

代码主要在matlab上实现了FCM的聚类分析。

一本介绍传统聚类分析的中文教科书，作者方开泰是我国最著名的多元统计分析泰斗。

笔者将综合性旅游景区内部景点作为研究对象，以门票定价影响因素为指标，尝试建立综合性旅游景区门票定制聚类分析体系，并以南京钟山风景区为例进行实证研究，在查阅文献和资料，调查游客景区门票支付意愿，计算景区环境容量的基础上，得到了聚类指标的原始值，最终将钟山风景区内部景点分为“市场定价区”、“免费开放区”，“合理定价区”，提出“局部免费开放”策略、“N”点票制和“生态补偿费用”的新型门票制度．

主要介绍了python 代码实现k-means聚类分析(不使用现成聚类库),本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

AZP算法——聚类分析之区域划分（OpenShaw 1975） 可以参考文献