plot(C(:,1),C(:,2),'kx','MarkerSize',15,'LineWidth',3);这是什么意思
时间: 2023-05-18 15:07:31 浏览: 185
这是 MATLAB 中绘制散点图的代码,其中 C 是一个二维数组,C(:,1) 和 C(:,2) 分别表示数组 C 中的第一列和第二列数据,'kx' 表示使用黑色叉号作为散点图的标记,MarkerSize 和 LineWidth 分别表示标记的大小和线条的宽度。
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翻译:figure; gscatter(X(:,1),X(:,2),idx,'rgb'); hold on; plot(C(:,1),C(:,2),'kx','MarkerSize',15,'LineWidth',3); legend('第一类','第二类','第三类','中心');
这段代码主要是用于可视化聚类结果。其中,figure为创建一个新的图形窗口,gscatter用于绘制散点图,X(:,1)和X(:,2)表示数据集X中的第一列和第二列,idx为聚类结果,'rgb'为颜色参数,用于表示不同类别的数据点的颜色。hold on为保持当前图形,以便后续添加其他元素,plot用于绘制中心点,C(:,1)和C(:,2)表示聚类中心的横纵坐标,'kx'表示中心点的形状和颜色,'MarkerSize'和'LineWidth'分别表示中心点的大小和线宽。最后,legend用于添加图例,'第一类'、'第二类'、'第三类'和'中心'分别表示不同类别的数据点和中心点。
对K=5个聚类运行MATLAB的K-means算法,并将数据与聚类一起绘制 方法注:在运行之前,k表示键入rng(2)。
好的,让我来回答你的问题。以下是对K=5个聚类运行MATLAB的K-means算法,并将数据与聚类一起绘制的方法:
1. 首先,打开MATLAB软件并创建一个新的脚本文件。
2. 在脚本文件中键入以下代码:
rng(2); % 设置随机数生成器的种子
X = randn(100,2); % 生成100个二维随机数据点
[idx,C] = kmeans(X,5); % 运行K-means算法,将数据分为5个聚类
3. 运行脚本文件,MATLAB将生成一个包含100个二维随机数据点的数据集,并将其分为5个聚类。聚类的中心点将存储在变量C中,每个数据点的聚类标签将存储在变量idx中。
4. 要将数据与聚类一起绘制,请键入以下代码:
figure; % 创建一个新的图形窗口
gscatter(X(:,1),X(:,2),idx); % 绘制散点图,并根据聚类标签着色
hold on;
plot(C(:,1),C(:,2),'kx','MarkerSize',15,'LineWidth',3); % 绘制聚类中心点
5. 运行脚本文件,MATLAB将绘制一个散点图,其中每个数据点根据其聚类标签着色。聚类中心点将用黑色叉号表示。
希望这个回答能够帮助到你!