Кластеризация данных Используя кластеризирующийся инструмент

Инструмент Clustering реализует нечеткие функции кластеризации данных fcm и subclust, и позволяет вам выполнить кластеризацию на данных. Для получения дополнительной информации о методах кластеризации смотрите Нечеткую Кластеризацию.

Чтобы открыть инструмент, в командной строке MATLAB^®, введите:

findcluster

By default, the Clustering tool shows an empty plot on the left, clustering options on the right, and a button for loading data in the top right corner.

Используйте инструмент Clustering, чтобы выполнить следующие задачи:

Загрузите и отобразите данные на графике.
Выполните кластеризацию.
Сохраните кластерный центр.

Доступ к онлайновым темам справки путем нажатия на Info или использования меню Help .

Загрузите и отобразите данные на графике

Чтобы загрузить набор данных, выполните любое из следующих действий:

Нажмите Load Data и выберите файл, содержащий данные.
Откройте Инструмент Кластеризации с набором данных непосредственно путем вызова findcluster с набором данных как входной параметр.
Например, введите:
```
findcluster('clusterdemo.dat')
```

Файл набора данных должен иметь дополнительный .dat. Каждая линия файла набора данных содержит одну точку данных. Например, если у вас есть 5-мерные данные с 100 точками данных, файл содержит 100 линий, и каждая линия содержит пять значений.

Инструмент Clustering работает над наборами многомерных данных, но отображает только две из тех размерностей на графике. Чтобы выбрать другие размерности в наборе данных для графического вывода, можно использовать выпадающие списки под X-axis и Y-axis.

Кластерные данные

Начинать кластеризировать данные:

Выберите кластеризирующийся функциональный fcm (нечеткая C-средняя кластеризация) или subtractiv (отнимающая кластеризация) в выпадающем меню под Methods.
Установите опции для:
- Нечеткая c-средняя кластеризация с помощью Cluster Num, Max Iteration, Min и полей Exponent. Для получения информации об этих опциях смотрите fcm.
- Отнимающая кластеризация с помощью Influence Range, Squash, Aspect Ratio и полей Reject Ratio. Для получения информации об этих опциях смотрите subclust.
Кластеризируйте данные путем нажатия на Start.
Если кластеризация завершена, кластерные центры появляются в черном цвете как показано на следующем рисунке.

Совет

Используя инструмент Clustering, можно получить только вычисленные кластерные центры. Получить дополнительную информацию для:

Нечеткая c-средняя кластеризация, такая как нечеткая матрица раздела, кластеризирует использование данных fcm.
Отнимающая кластеризация, такая как область значений влияния в каждой размерности данных, кластеризирует использование данных subclust.

Использовать те же данные о кластеризации с также fcm или subclust, сначала загрузите файл данных в рабочее пространство MATLAB. Например, в командной строке MATLAB, введите:

load clusterdemo.dat

Сохраните кластерные центры

Чтобы сохранить кластерные центры, нажмите Save Center.

Смотрите также

fcm | findcluster | subclust

Документация