Создайте компактный объект оценки кластеризации из полного объекта оценки кластеризации.
Загрузите выборочные данные.
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.
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 =
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
.