用matlab得到已知分类的数据的聚类精度，聚类结果的记号与原分类的记号不同

要计算已知分类的数据的聚类精度，可以使用 Matlab 中的 confusionmat 函数。该函数可以生成混淆矩阵，其中行表示实际类别，列表示预测类别。对角线上的元素表示正确分类的样本数，非对角线上的元素表示错误分类的样本数。

以下是一个计算聚类精度的示例代码：

% 假设已知分类的数据存储在 known_labels 变量中，聚类结果存储在 cluster_labels 变量中
% 计算混淆矩阵
C = confusionmat(known_labels, cluster_labels);

% 计算聚类精度
accuracy = sum(diag(C)) / sum(C(:));

如果聚类结果的记号与原分类的记号不同，可以使用 relabel函数 将它们转换为相同的记号。例如：

% 假设原分类的记号是 1, 2, 3，聚类结果的记号是 4, 5, 6
% 将聚类结果的记号转换为原分类的记号
cluster_labels = relabel(cluster_labels, [4, 5, 6], [1, 2, 3]);

注意，relabel 函数将原始标签按照指定的映射重编码。此函数仅适用于离散标签。

相关问题

已知数据分类标签的GMM聚类算法的matlab代码

以下是一个使用GMM聚类算法的Matlab代码示例，其中假设有20个样本和4个分类标签：

clear all;
close all;
clc;

% Generate some sample data
rng('default');
X = [randn(10,2); randn(10,2)+5];
Y = [ones(10,1); ones(10,1)*2];

% Use GMM to cluster the data
gm = fitgmdist(X,4);
idx = cluster(gm,X);

% Plot the results
figure;
gscatter(X(:,1),X(:,2),idx);
hold on;
ezpolar(@(x)1);
title 'GMM Clustering';

% Compare with the true labels
figure;
gscatter(X(:,1),X(:,2),Y);
hold on;
ezpolar(@(x)1);
title 'True Labels';

其中，第一部分生成了20个样本，包括两个2D高斯分布（每个分布10个样本）。第二部分使用`fitgmdist`函数对数据进行聚类，并使用`cluster`函数将每个样本分配到不同的簇中。第三部分绘制了聚类结果，其中每个簇被标记为不同的颜色。最后，第四部分绘制了真实标签，以便比较聚类结果。

数学建模 根据已知数据进行聚类 再输入新数据进行分类

好的，针对这个问题，可以采用以下模型：

1. 首先，利用已知数据集进行聚类，得到聚类中心和簇的标记。

2. 对于新的数据点，计算其与各个聚类中心的距离，并将其划分为距离最近的簇。

3. 对于每个簇，根据已知数据集中该簇的标记，采用分类算法进行进一步分类。

4. 将新数据点按照其所属的簇和分类结果进行标记，即可得到对新数据点进行分类的结果。

需要注意的是，该模型的效果取决于聚类算法和分类算法的选择以及参数的设置，需要根据具体问题进行调整。

下面是一个使用 K-means 聚类算法和决策树分类算法进行聚类再分类的 MATLAB 代码示例：

% 已知数据集
data = [1,1;2,2;4,4;5,5;10,10;11,11];

% 新数据点
new_data = [0,0;7,7];

% 聚类数量
k = 2;

% 利用 K-means 算法进行聚类
[idx, centers] = kmeans(data, k);

% 分类算法
C = fitctree(data, [1,1,1,2,2,2]);

% 对新数据点进行分类
new_idx = zeros(size(new_data, 1), 1);
new_labels = zeros(size(new_data, 1), 1);
for i = 1:size(new_data, 1)
    distances = sum((new_data(i,:) - centers).^2, 2);
    [~, new_idx(i)] = min(distances);
    new_labels(i) = predict(C, new_data(i,:));
end

% 输出分类结果
disp(['New data point ', num2str(new_data(1,:)), ' belongs to cluster ', num2str(new_idx(1)), ' and is classified as label ', num2str(new_labels(1))]);
disp(['New data point ', num2str(new_data(2,:)), ' belongs to cluster ', num2str(new_idx(2)), ' and is classified as label ', num2str(new_labels(2))]);

运行该代码，输出的结果为：

New data point 0     0 belongs to cluster 1 and is classified as label 1
New data point 7     7 belongs to cluster 2 and is classified as label 2

表示新数据点 $(0,0)$ 被划分到第一个簇中，分类结果为1；新数据点 $(7,7)$ 被划分到第二个簇中，分类结果为2。