关于#matlab#的问题：能不能帮我实现这个算法的代码，最后把所有集合合并到规定的数目

Question

能不能帮我实现这个算法的代码，跟据相似度矩阵，合并相似度最大的两个集合，以此类推，最后把所有集合合并到规定的数目，并输出最终的结果。

Answer 1

“Devil组”引证GPT后的撰写：

function C = merge_clusters(L, k)
% L: 初始聚类结果，L是一个包含l个元素的元胞数组，每个元胞包含一个聚类结果
% k: 最终的聚类数目
% C: 最终的聚类结果，C是一个包含k个元素的元胞数组，每个元胞包含一个聚类结果

% 计算初始聚类结果的相似度矩阵
l = length(L);
SM = zeros(l);
for i = 1:l
    for j = i+1:l
        SM(i,j) = similarity(L{i}, L{j});
    end
end
SM = SM + SM';

% 合并聚类
while l > k
    % 找到相似度最大的两个聚类
    [i, j] = find(SM == max(max(triu(SM, 1)))), 
    i = i(1); j = j(1);
    % 合并聚类
    Cij = [L{i}, L{j}];
    % 更新相似度矩阵
    for m = 1:l
        if m ~= i && m ~= j
            SM(m, i) = max(SM(m, i), SM(m, j));
            SM(i, m) = SM(m, i);
        end
    end
    SM(i, :) = []; SM(:, i) = [];
    SM(j-1, :) = []; SM(:, j-1) = [];
    SM = [SM, zeros(l-2, 1)];
    SM = [SM; zeros(1, l-1)];
    l = l - 1;
    SM(i, l) = max(max(SM(:, i)), max(SM(:, j-1)));
    SM(l, i) = SM(i, l);
    L{i} = Cij;
    L(j-1) = [];
end

% 更新聚类标签
C = cell(1, k);
for i = 1:k
    C{i} = L{i};
end

end

function sim = similarity(C1, C2)
% 计算两个聚类的相似度
% 这里使用简单的 Jaccard 系数，可以根据具体问题选择其他的相似度度量方式
n1 = length(C1);
n2 = length(C2);
n12 = length(intersect(C1, C2));
sim = n12 / (n1 + n2 - n12);
end