使用K-均值分类对一个三维数组进行分类,使用matlab
时间: 2023-07-15 09:10:03 浏览: 49
以下是一个使用 Matlab 中的 kmeans 函数对三维数组进行分类的示例代码:
```matlab
% 生成一个三维数组
data = rand(100, 3, 10);
% 将三维数组变形为 2D 矩阵,以便应用 kmeans 函数
data_2d = reshape(data, [], size(data, 3))';
% 运行 kmeans 函数进行分类
k = 5; % 分类数
[idx, C] = kmeans(data_2d, k);
% 将分类结果变形为三维数组
idx_3d = reshape(idx, size(data, 1), size(data, 2));
% 可视化分类结果
figure;
for i = 1:k
subplot(2, 3, i);
imagesc(squeeze(sum(data .* (idx_3d == i), 3)));
colormap gray;
title(['Cluster ' num2str(i)]);
end
```
在这个示例中,我们首先生成了一个大小为 100x3x10 的三维数组 `data`,其中包含了 10 个由 100 个三维向量组成的数据集。然后我们将 `data` 变形为一个 1000x3 的矩阵 `data_2d`,并将其传递给 kmeans 函数进行分类。在这里我们指定了分类数 `k=5`。kmeans 函数返回了每个向量所属的类别 `idx`,以及每个类别的中心点坐标 `C`。我们将 `idx` 变形为一个大小与 `data` 相同的三维数组 `idx_3d`,并使用 `imagesc` 函数可视化每个类别在 `data` 中的分布情况。