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k-means聚类分析实现程序
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[X,textdata]=xlsread('信号特征参数.xls'); %读取信号特征向量矩阵 x=zscore(X); %数据标准化 [idx,C,sumd,D]=kmeans(x,4, 'Replicates',5); Cluster1=X(idx==1,  ; %第一类信号Cluster2=X(idx==2, ; %第二类信号Cluster3=X(idx==3, ; %第三类信号Cluster4=X(idx==4, ; %第四类信号figure(3); %分类后持续时间与幅值 plot(Cluster1(:,3),Cluster1(:,1), 'rs', 'Matkersize',12); hold on plot(Cluster2(:,3),Cluster2(:,1), 'b^', 'Matkersize',12); plot(Cluster3(:,3),Cluster3(:,1), 'cp', 'Matkersize',12); plot(Cluster4(:,3),Cluster4(:,1), 'bo', 'Matkersize',12); axis([0 4000 0 100]); xlabel(''Duration, μs''); ylabel(' Amplitude, dB '); 请问这个k-means聚类分析实现程序每一步的含义是什么 原始数据应该是什么样子的 请各位大神帮忙看下 |
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- 专业: 细胞生物学研究中的新方法
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读入数据表 [X,textdata]=xlsread('信号特征参数.xls'); %读取信号特征向量矩阵 标准化就是使得数据没列均值为0, 标准差为1. x=zscore(X); %数据标准化 聚类，聚成4类，试5组初始值，选最好的聚类结果 [idx,C,sumd,D]=kmeans(x,4, 'Replicates',5); ids中保存了每个数据点所在的类 Cluster1=X(idx==1,; %第一类信号 Cluster2=X(idx==2,; %第二类信号 Cluster3=X(idx==3,; %第三类信号 Cluster4=X(idx==4,; %第四类信号 figure(3); %分类后持续时间与幅值 下面几行分别画出各个类别的散点图，用不同的点表示类别。取第三列值为X，第1列值为Y plot(Cluster1(:,3),Cluster1(:,1), 'rs', 'Matkersize',12); hold on % 把下面的点画到同一个图上，而不是新起一个图。 plot(Cluster2(:,3),Cluster2(:,1), 'b^', 'Matkersize',12); plot(Cluster3(:,3),Cluster3(:,1), 'cp', 'Matkersize',12); plot(Cluster4(:,3),Cluster4(:,1), 'bo', 'Matkersize',12); 显示坐标轴，X范围为0-4000, Y为0-100 axis([0 4000 0 100]); X轴名字 xlabel(''Duration, μs''); Y轴名字 ylabel(' Amplitude, dB '); |
2楼2015-04-08 11:31:51
3楼2015-04-08 14:28:43
