错误使用 .* 矩阵维度必须一致。 出错 quanguocheng (line 44) centroid = sum(selected_points .* selected_masses) / sum(selected_masses);
时间: 2024-03-04 19:48:45 浏览: 20
这个错误是因为 `selected_points` 和 `selected_masses` 的维度不同导致的。根据代码,`selected_points` 是一个 Nx3 的数组,而 `selected_masses` 是一个 Nx1 的数组。
为了解决这个问题,可以将 `selected_masses` 的维度调整为 Nx3 的数组,使其与 `selected_points` 的维度一致。可以使用 `repmat` 函数来实现:
```matlab
selected_masses = repmat(selected_masses, 1, 3);
centroid = sum(selected_points .* selected_masses) / sum(selected_masses(:));
```
其中,`repmat` 函数可以将 `selected_masses` 复制为 Nx3 的数组。然后,`sum(selected_masses(:))` 可以将复制后的数组展开为一个列向量,以便进行求和。
相关问题
x_best = get_centroid(points)出错
### 回答1:
请提供更多的信息,以便我能够帮助您解决问题。可能的原因包括:
- `points` 的值未定义或不符合预期的格式。
- `get_centroid()` 函数中有错误。
- 在调用 `get_centroid()` 函数时,出现了错误的参数或参数类型错误。
请检查以上可能的原因,并提供更多信息,以便我可以更好地帮助您。
### 回答2:
当代码中的x_best = get_centroid(points)出错时,这意味着无法计算给定点集的质心。可能出现以下几种情况导致错误:
1. 给定的点集为空集:如果points为空,则无法计算质心,因为没有可以求平均的数据点。可以添加一个判断条件来确保点集非空,或者在出现空集时返回一个错误或特殊值。
2. 给定的点集不是二维或三维的:计算质心通常要求点集的维度为2或3。如果点集的维度不符合要求,那么计算过程将无法进行。可以添加相应的条件来确保点集的维度符合要求,或者返回错误或特殊值。
3. 计算过程中出现除零错误:计算质心通常是将点集中所有坐标对应维度的值相加,然后除以点集的大小。如果点集中某个维度的值都为0,那么在除法计算中会出现除零错误。可以添加条件来确保除法操作不会出现除零错误,例如检查除数不为0。
4. 算法实现中出现其他错误:如果代码中的get_centroid函数实现有误,可能导致计算质心的过程出错。在这种情况下,需要检查函数实现,确保它按照预期的方式计算质心。
当出现以上错误时,可以通过检查输入数据和算法实现来解决问题。根据具体情况相应地修改代码,以保证计算质心的过程正确无误。
### 回答3:
x_best = get_centroid(points)出错的原因可能是函数get_centroid(points)没有定义或者points参数的类型不正确。
如果函数get_centroid(points)没有定义,那么相应的解决方法是检查代码中是否有定义这个函数的部分。可能需要在代码中添加函数定义或者导入相应的模块。
另一种可能是points参数的类型不正确,可能期望的是一个列表或者数组类型的参数,但是实际传入的是其他类型的数据。解决这个问题的方法是检查传入的参数是否符合函数定义中的要求,如果不符合,可能需要进行数据类型转换或者对参数进行预处理。
总之,要解决x_best = get_centroid(points)出错的问题,需要检查函数定义和传入参数的正确性,并进行相应的修改和处理。
centroid_sum
centroid_sum是一种用于聚类分析的指标,用于衡量聚类结果的质量。在聚类分析中,我们将数据集划分为若干个簇(cluster),每个簇包含相似的数据点。centroid_sum是指每个簇内所有数据点与该簇的中心点(centroid)之间的距离之和。
具体计算centroid_sum的步骤如下:
1. 首先,根据给定的聚类算法(如K-means),将数据集划分为k个簇。
2. 对于每个簇,计算该簇内所有数据点与该簇的中心点之间的距离。
3. 将每个簇内所有数据点与中心点之间的距离相加,得到centroid_sum。
centroid_sum越小,表示聚类结果越好,即簇内的数据点越紧密聚集在一起。因此,通过比较不同聚类结果的centroid_sum,可以选择最优的聚类结果。