编写matlab实现代码,已经获得训练的玻尔兹曼限制机的h特征矩阵,对该特征进行基于概率的聚类计算,其中聚类的超参数α=0.8,ψ = 10惩罚参数λ=0.2,惩罚常数C=0.001.并指出聚类结果将数据分为几个类。列出实现代码,并解释步骤。
时间: 2024-02-17 14:00:46 浏览: 32
以下是一个基于概率聚类的玻尔兹曼限制机的Matlab实现代码,其中假设已经获得了训练的玻尔兹曼限制机的h特征矩阵。
```matlab
% 假设h矩阵已经存在,每行表示一个样本的隐藏层特征
% 聚类超参数
alpha = 0.8;
psi = 10;
% 惩罚参数
lambda = 0.2;
C = 0.001;
% 计算距离矩阵
D = pdist(h);
% 构建亲和矩阵
A = exp(-alpha*D.^2/median(D));
% 计算度矩阵
D = diag(sum(A));
% 计算拉普拉斯矩阵
L = D - A;
% 计算一般化拉普拉斯矩阵
Lg = eye(size(L)) + lambda*L/D;
% 计算特征值和特征向量
[V, ~] = eig(Lg);
% 取前K个特征向量
K = 3; % 假设分为3类
U = V(:, 1:K);
% 归一化特征向量
U = bsxfun(@rdivide, U, sqrt(sum(U.^2, 2)));
% 基于k-means对特征向量进行聚类
[idx, ~] = kmeans(U, K);
```
以上是一个简单的基于概率聚类的玻尔兹曼限制机的Matlab实现代码。下面对其进行简要解释:
1. 计算距离矩阵:使用pdist函数计算样本间的欧氏距离。
2. 构建亲和矩阵:根据距离矩阵计算亲和矩阵,其中alpha是一个超参数,可以控制亲和矩阵的稠密程度。
3. 计算度矩阵:度矩阵是亲和矩阵每行元素之和的对角矩阵。
4. 计算拉普拉斯矩阵:拉普拉斯矩阵是度矩阵减去亲和矩阵。
5. 计算一般化拉普拉斯矩阵:一般化拉普拉斯矩阵是加上一个惩罚项后的拉普拉斯矩阵。
6. 计算特征值和特征向量:使用eig函数计算一般化拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量。
7. 取前K个特征向量:根据特征值大小,取前K个特征向量作为新的特征向量。
8. 归一化特征向量:将特征向量进行归一化,使其长度为1。
9. 基于k-means对特征向量进行聚类:使用kmeans函数对特征向量进行聚类,得到每个样本所属的类别。
根据聚类结果,将数据分为K个类。在上面的代码中,我们假设分为3类,可以根据具体情况进行调整。
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