聚类有效性评价指标（4个内部4个外部）

常用内部（Sil，CH，DBI，KL）、外部评价指标（Rand等4个），用自带样本集“leuk72_3k.txt”测试可用！

function result = daisy（xvtypemetric）

%DAISY returns a matrix containing all the pairwise dissimilarities
%（distances） between observations in the dataset.  The original
%variables may be of mixed types.
%
%The calculation of dissimilarities is explained in:
%   Kaufman L. and Rousseeuw P.J. （1990）
%   “Finding groups in data: An introduction to cluster analysis“
%   Wiley-Interscience: New York （Series in Applied Probability and
%   Statistics） ISBN 0-471-87876-6.
%
% Required input arguments:
%   x : Data matrix （rows = observations columns = variables）
%   vtype : Variable type vector （length equals number of variables）
%       Possible values are 1  Asymmetric binary variable （0/1）
%                           2  Nominal variable （includes symmetric binary）
%                           3  Ordinal variable
%                           4  Interval variable
%
% Optional input arguments:
%   metric : Metric to be used （default euclidian （eucli） or mixed （mixed））
%       Possible values are ‘eucli‘ Euclidian （all interval variables）
%                           ‘manha‘ Manhattan
%                           ‘mixed‘ Mixed （not all interval variables）
%
% I/O:
%   result=daisy（xvtype‘eucli‘）
%
% Example （subtracted from the referenced book）
%   load flower.mat
%   result=daisy（flower[2 2 1 2 3 3 4]）;
%
% The output of DAISY is a structure containing:
%   result.disv       : dissimilarities （read row by row from the
%                       lower dissimilarity matrix）
%   result.metric     : used metric
%   result.number     : number of observations
%
% This function is part of LIBRA: the Matlab Library for Robust Analysis
% available at:
%              http://wis.kuleuven.be/stat/robust.html
%
% Written by Guy Brys and Wai Yan Kong （May 2006）

%Checking and filling in the inputs
if （nargin<2）
    error（‘Two input arguments required‘）
elseif （nargin<3）
    if （sum（vtype）~=4*size（x2））
        metric = ‘mixed‘;
        metr = 0;
    else
        metric = ‘eucli‘;
        metr = 1;
    end
elseif （nargin==3）
    if strcmp（metric‘eucli‘）
        metr=1;
    elseif strcmp（metric‘manha‘）
        metr=2;
    elseif strcmp（metric‘mixed‘）
        metr=0;
    end
end

%Standardizing in case of mixed metric
if （sum（vtype）~=4*size（x2））
    colmin = min（x）;
    colextr = max（x）-colmin;
    x = （x - repmat（colminsize（x1）1））./repmat（colextrsize（x1）1）;
end

%Replacement of missing values
jtmd = repmat（11size（x2））-2*（sum（isnan（x））>0）;
valmisdat = min（min（x））-0.5;
x（isnan（x）） = valmisdat;
valmd = repmat（valmisdat1size（x2））;

%Actual calculations
disv=daisyc（size（x1）size（x2）xvalmdjtmdvtypemetr）;

%Putting things together
result = struct（‘disv‘disv‘metric‘metric‘number‘size（x1））;

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件      20688  2018-10-28 19:36  聚类有效性指标（4内4外）\11.txt

     文件       5106  2018-10-28 13:36  聚类有效性指标（4内4外）\2016grade_z.txt

     文件       2831  2006-09-19 17:13  聚类有效性指标（4内4外）\daisy.m

     文件       8704  2006-05-09 10:18  聚类有效性指标（4内4外）\daisyc.dll

     文件        227  2007-04-05 09:11  聚类有效性指标（4内4外）\ind2cluster.m

     文件      20832  2006-12-11 16:40  聚类有效性指标（4内4外）\leuk72_3k.txt

     文件       1337  2009-07-08 23:42  聚类有效性指标（4内4外）\license.txt

     文件       3883  2018-10-28 20:44  聚类有效性指标（4内4外）\mainClusterValidationNC.m

     文件        723  2009-07-07 17:42  聚类有效性指标（4内4外）\Notice_contributedFiles.txt

     文件       8288  2006-10-24 23:01  聚类有效性指标（4内4外）\pam.m

     文件      12800  2006-05-09 10:22  聚类有效性指标（4内4外）\pamc.dll

     文件       3863  2009-07-01 11:03  聚类有效性指标（4内4外）\ReadmeChinese.txt

     文件       5259  2009-07-01 11:03  聚类有效性指标（4内4外）\ReadmeEnglish.txt

     文件        514  2006-12-18 15:46  聚类有效性指标（4内4外）\similarity_euclid.m

     文件        479  2007-03-11 10:35  聚类有效性指标（4内4外）\similarity_pearson.m

     文件        556  2007-03-10 22:25  聚类有效性指标（4内4外）\similarity_pearsonC.m

     文件        304  2006-12-18 15:52  聚类有效性指标（4内4外）\standarz.m

     文件       1936  2007-06-14 20:53  聚类有效性指标（4内4外）\validity_Index.m

     文件        961  2007-02-10 14:49  聚类有效性指标（4内4外）\valid_clusterIndex.m

     文件        780  2007-04-05 09:32  聚类有效性指标（4内4外）\valid_errorate.m

     文件        621  2007-03-10 23:02  聚类有效性指标（4内4外）\valid_findk.m

     文件        823  2007-03-15 08:59  聚类有效性指标（4内4外）\valid_index_plot.m

     文件        881  2007-03-15 09:10  聚类有效性指标（4内4外）\valid_internal_deviation.m

     文件       1201  2007-03-15 10:05  聚类有效性指标（4内4外）\valid_internal_intra.m

     文件       1258  2007-03-10 22:28  聚类有效性指标（4内4外）\valid_intrainter.m

     文件       1718  2006-10-24 20:49  聚类有效性指标（4内4外）\valid_RandIndex.m

     文件        889  2007-03-10 21:49  聚类有效性指标（4内4外）\valid_sumpearson.m

     文件       1375  2007-03-10 21:47  聚类有效性指标（4内4外）\valid_sumsqures.m

     文件       1429  2004-07-31 17:28  聚类有效性指标（4内4外）\xlim2.m

     文件       1405  2018-10-28 13:39  聚类有效性指标（4内4外）\yourdata.txt

............此处省略4个文件信息