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我有一个 510x6 的数据矩阵,想对此进行 K-means 聚类分析。我在绘制二维中的所有不同集群时遇到问题。不能在二维中绘制 6 个不同的集群吗?

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让我们首先查看一些 150x4 的数据,然后尝试将其拆分为 6 个不同的集群。fisheriris 数据集有四列(你的有 6 列),分别对应萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度,可以像这样加载到 MATLAB 中:

load fisheriris

然后,我们可以将数据分解为六个集群:

clusters = kmeans(meas, 6);

cluster1 = meas(clusters == 1, :);
cluster2 = meas(clusters == 2, :);
cluster3 = meas(clusters == 3, :);
cluster4 = meas(clusters == 4, :);
cluster5 = meas(clusters == 5, :);
cluster6 = meas(clusters == 6, :);

鉴于每个数据点我们有四个信息,为了可视化每个集群,我们需要选择我们想要查看的内容。例如,我可能想查看萼片长度与萼片宽度的簇。这些是前两列,我可以看到它们:

figure
axes

plot(cluster1(:, [1, 2]), '*'); hold all
plot(cluster2(:, [1, 2]), '*')
plot(cluster3(:, [1, 2]), '*')
plot(cluster4(:, [1, 2]), '*')
plot(cluster5(:, [1, 2]), '*')
plot(cluster6(:, [1, 2]), '*')

xlabel('Sepal Length')
ylabel('Sepal Width')

在此处输入图像描述

如果我想一次查看列,我们需要增加一个维度:

figure
axes
hold all

plot3(cluster1(:, 1), cluster1(:, 2), cluster1(:, 3),'*')
plot3(cluster2(:, 1), cluster2(:, 2), cluster2(:, 3),'*')
plot3(cluster3(:, 1), cluster3(:, 2), cluster3(:, 3),'*')
plot3(cluster4(:, 1), cluster4(:, 2), cluster4(:, 3),'*')
plot3(cluster5(:, 1), cluster5(:, 2), cluster5(:, 3),'*')
plot3(cluster6(:, 1), cluster6(:, 2), cluster6(:, 3),'*')

grid on
box on

在此处输入图像描述

您的数据有六个维度,因此更难以直观地了解集群。您可以尝试执行类似于该plotmatrix功能的操作:

plotmatrix(meas)

在此处输入图像描述

于 2013-08-07T07:38:02.410 回答