best_kmeans(X):该函数可以使用 k-means 方法确定聚类中的最佳聚类数。-matlab开发
[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。
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