matlab如何计算轮廓系数并画与k的关系图
时间: 2024-05-07 10:18:25 浏览: 153
用于计算轮轨关系的matlab
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Matlab中可以使用`silhouette`函数来计算轮廓系数,该函数可以接受聚类结果和数据作为参数,返回每个数据点的轮廓系数以及平均轮廓系数。
下面是一个示例代码,展示如何使用`silhouette`函数来计算轮廓系数并画出与k的关系图:
```matlab
load fisheriris; % 加载数据集
X = meas; % 数据
maxK = 10; % 最大聚类数
s = zeros(1, maxK); % 存储平均轮廓系数
for k = 2:maxK
idx = kmeans(X, k); % K-Means聚类
s(k) = mean(silhouette(X, idx)); % 计算轮廓系数
end
% 画出与k的关系图
figure;
plot(2:maxK, s(2:end), '-o');
xlabel('Number of clusters');
ylabel('Silhouette score');
title('Silhouette score for k-means clustering');
```
该代码首先加载了鸢尾花数据集,然后定义了最大聚类数为10。接着,使用循环从2到最大聚类数进行聚类,每次计算轮廓系数并存储平均轮廓系数。最后,将每个聚类数的平均轮廓系数画出来。
需要注意的是,轮廓系数越大表示聚类效果越好。因此,我们希望在轮廓系数达到峰值的聚类数处选择最终的聚类数。
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