matlab利用SPXY算法原理划分训练集和测试集
时间: 2023-09-05 11:06:41 浏览: 213
SPXY算法是一种基于K均值聚类的数据划分算法,它可以将数据集划分成训练集和测试集。
以下是利用SPXY算法实现数据划分的步骤:
1. 读入数据集并进行归一化处理。
2. 将数据集按照特征进行排序。
3. 将数据集按照特征进行K均值聚类,得到K个类别。
4. 将每个类别中的数据随机分为训练集和测试集,其中训练集的比例可以根据需要进行调整。
5. 将训练集和测试集保存到不同的文件中。
下面是一个简单的Matlab代码示例,用于演示如何使用SPXY算法进行数据划分:
```matlab
% 读入数据集并进行归一化处理
data = load('data.txt');
data = normalize(data);
% 按照特征进行排序
[~, idx] = sort(data(:,1));
data = data(idx,:);
% K均值聚类
K = 5; % 设定聚类数目
[~, C] = kmeans(data(:,2:end), K); % 聚类中心
D = pdist2(data(:,2:end), C); % 计算样本到聚类中心的距离
[~, label] = min(D, [], 2); % 分配样本到最近的聚类中心
cluster = [data, label]; % 将聚类结果加入到原始数据集中
% 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.8; % 训练集比例
train_set = [];
test_set = [];
for i = 1:K
temp = cluster(cluster(:,end)==i,:); % 取出第i个类别的所有数据
m = size(temp,1);
n_train = round(m * train_ratio); % 计算训练集大小
idx_train = randperm(m, n_train); % 随机选择训练集样本
idx_test = setdiff(1:m, idx_train); % 剩余样本作为测试集
train_set = [train_set; temp(idx_train,:)];
test_set = [test_set; temp(idx_test,:)];
end
% 保存训练集和测试集
dlmwrite('train_set.txt', train_set, 'delimiter', ',', 'precision', '%.6f');
dlmwrite('test_set.txt', test_set, 'delimiter', ',', 'precision', '%.6f');
```
在上面的代码中,我们首先读入数据集,并进行归一化处理。然后按照特征进行排序,并利用K均值聚类算法将数据集分为K个类别。接着,我们按照比例随机选择每个类别中的数据作为训练集,并将剩余数据作为测试集。最后,我们将训练集和测试集保存到不同的文件中。
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