Exponenta Banner

компактный

Класс: clustering.evaluation. ClusterCriterion
Пакет: clustering.evaluation

Компактный объект оценки кластеризации

расширьте все на странице

Синтаксис

c = compact(eva)

Описание

c = compact(eva) возвращает компактный объект оценки кластеризации, который содержит подмножество информации о решении по кластеризации в eva. Уплотнение кластеризирующегося объекта оценки уменьшает требования к памяти объекта, который полезен при кластеризации большого набора данных.

Входные параметры

развернуть все

Кластеризация данных об оценке, заданных как кластеризирующийся объект оценки. Создайте кластеризирующийся объект оценки использование evalclusters.

Выходные аргументы

развернуть все

Компактный объект оценки кластеризации, возвращенный как кластеризирующийся объект оценки. Компактный объект включает кластеризирующиеся результаты оценки, В компактном объекте, свойствах для входных данных X, оптимальное решение по кластеризации OptimalY и список исключенных данных, Missing пуст.

Примеры

развернуть все

Скрипт Open Live Script

Создайте компактный объект оценки кластеризации из полного объекта оценки кластеризации.

Загрузите выборочные данные.

load fisheriris;

Данные содержат измерения длины и ширины от чашелистиков и лепестков трех разновидностей ирисовых цветов.

Создайте кластеризирующийся объект оценки. Кластеризируйте данные с помощью kmeans и оцените оптимальное количество кластеров с помощью критерия разрыва.

rng('default');  % For reproducibility
eva = evalclusters(meas,'kmeans','Gap','KList',[1:6])
eva = 
  GapEvaluation with properties:

    NumObservations: 150
         InspectedK: [1 2 3 4 5 6]
    CriterionValues: [0.0720 0.5928 0.8762 1.0114 1.0534 1.0720]
           OptimalK: 5

Создайте компактный объект оценки кластеризации из eva.

c = compact(eva)
c = 
  GapEvaluation with properties:

    NumObservations: 150
         InspectedK: [1 2 3 4 5 6]
    CriterionValues: [0.0720 0.5928 0.8762 1.0114 1.0534 1.0720]
           OptimalK: 5

Отображенный вывод компактного объекта c совпадает с исходным объектом eva, но некоторые свойства, не показанные в отображении, отличаются. Например, в компактном объекте, свойства x, OptimalY и Missing пусты.

Отобразите оптимальное решение по кластеризации OptimalY для c.

c.OptimalY
ans =

     []

Смотрите также

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox
Поддержка