for i = 1:length(K) [~,~,sumd] = kmeans(data, K(i)); distortions(i) = mean(sumd);
时间: 2024-05-29 12:14:46 浏览: 8
这段代码是用来计算K-Means算法在不同的簇数K下对数据的失真程度(distortion)进行评估。K-Means算法会对数据进行聚类,每个簇的中心点被称为聚类中心。失真程度(distortion)定义为每个数据点到它所属的聚类中心的距离的平方和。这里,for循环遍历了不同的簇数K,对于每个K,调用了MATLAB自带的kmeans函数进行聚类,并计算了每个簇的失真程度。最后,存储所有簇数K下的平均失真程度到distortions向量中。
相关问题
请解释这段代码[idx, centers,sumd,d] = kmeans(X, n);for i =1:n [value,suoyin]= min(d(:,i)); index(i)=suoyin; end
这段代码是进行k均值聚类算法的实现。其中,kmeans函数返回了聚类中心centers、每个样本点所属的聚类中心下标index、每个聚类中心内点到中心点距离的平均值sumd和样本点到聚类中心点距离的矩阵d。接下来的for循环是为了确定每个样本点属于哪个聚类中心,即找到距离该样本点最近的聚类中心并记录下它的下标。
[idx,C,sumd] = kmeans(X,k);%k均值聚类函数
这行代码调用了 MATLAB 中的 `kmeans` 函数进行 k 均值聚类,其中:
- `X` 是一个 $n \times m$ 的矩阵,表示 $n$ 个 $m$ 维数据点;
- `k` 表示要聚成的类别数;
- `idx` 是一个向量,表示每个数据点所属的类别,取值范围是 $1$ 到 $k$;
- `C` 是一个 $k \times m$ 的矩阵,表示每个类别的中心点坐标;
- `sumd` 是一个向量,表示每个数据点到所属类别中心点的距离的平方和。
因此,这行代码的作用是将数据 X 进行 k 均值聚类,将其划分为 k 个类别,并返回每个数据点所属的类别、每个类别的中心点坐标以及所有数据点到所属类别中心点的距离平方和。
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