从上一个问题开始FCM Clustering numeric data and csv/excel file我现在试图弄清楚如何获取输出的信息并创建一个可行的 .dat 文件以用于 matlab 中的聚类。
%# read the list of features
fid = fopen('kddcup.names','rt');
C = textscan(fid, '%s %s', 'Delimiter',':', 'HeaderLines',1);
fclose(fid);
%# determine type of features
C{2} = regexprep(C{2}, '.$',''); %# remove "." at the end
attribNom = [ismember(C{2},'symbolic');true]; %# nominal features
%# build format string used to read/parse the actual data
frmt = cell(1,numel(C{1}));
frmt( ismember(C{2},'continuous') ) = {'%f'}; %# numeric features: read as number
frmt( ismember(C{2},'symbolic') ) = {'%s'}; %# nominal features: read as string
frmt = [frmt{:}];
frmt = [frmt '%s']; %# add the class attribute
%# read dataset
fid = fopen('kddcup.data','rt');
C = textscan(fid, frmt, 'Delimiter',',');
fclose(fid);
%# convert nominal attributes to numeric
ind = find(attribNom);
G = cell(numel(ind),1);
for i=1:numel(ind)
[C{ind(i)},G{i}] = grp2idx( C{ind(i)} );
end
%# all numeric dataset
M = cell2mat(C);
我有几种类型的数据，如下所示：
我尝试了以下方法来创建一个 .dat 文件，但出现了错误：
>> a = load('matlab.mat');
>> save 'matlab.dat' a -ascii
Warning: Attempt to write an unsupported data type
to an ASCII file.
Variable 'a' not written to file.
>> a = load('data.mat');
>> save 'matlab.dat' a -ascii
Warning: Attempt to write an unsupported data type
to an ASCII file.
Variable 'a' not written to file.
>> save 'matlab.dat' a
>> findcluster('matlab.dat')
??? Error using ==> load
Number of columns on line 1 of ASCII file
C:\Users\Garrith\Documents\MATLAB\matlab.dat
must be the same as previous lines.
Error in ==> findcluster>localloadfile at 471
load(filename);
Error in ==> findcluster at 160
localloadfile(filename, param);
Matlabs 聚类工具适用于多维数据集，但仅显示二维。然后您使用 x 和 y 轴进行比较，但我不太确定我是否能够从当前数据创建聚类 2d 分析？
我需要做的是规范化我之前的帖子FCM Clustering numeric data 和 csv/excel 文件中的 m 文件
规范化数据：
找到最小和最大数据集
标准化比例最小值和最大值
数据集中的数字
标准化值
所以第一个问题是我如何找到我的数据集中的最小和最大数字（m）
步骤 1：找到数据集中的最大值和最小值，并用变量大写 A 和大写 B 表示它们：
Lets say minimum number A = 92000
and max number say B = 64525000
第 2 步规范化确定最小和最大数字并将变量设置为小写 a 和 b 不确定如何在 matlab 中执行此操作（不确定如何规范化数据开始）
set the minimum = a = 1
set the maximum = b = 10
步骤 3 使用等式计算任何数字 x 的归一化值
A = 92000
B = 64525000
a = 1
b = 10
x = 2214000
a + (x - A)(b - a)/(B - A)
1+(2214000 - 92000)(10-1)/(6425000 - 92000)
= 4.01