[IDX,C,SUMD,K] = best_kmeans(X) 划分 N×P 数据矩阵 X 中的点成 K 个簇。 X 的行对应点,列对应变量。 IDX 包含每个点的集群索引。 C 是 K×P 矩阵 C 中的 K 个簇质心位置。 SUMD 是 1×K 向量中点到质心距离的总和。 K 是使用 ELBOW 方法确定的聚类质心数。 ELBOW方法:计算从1到n,并且K是对应于90%百分比的簇数方差解释,这是组间方差与总方差。 见 找到最好的K个簇后,使用kmeans确定IDX,C,SUMD matlab中的函数。
2022-02-13 21:21:12
2KB
matlab
1