Класс: clustering.evaluation.ClusterCriterion
Пакет: clustering.evaluation
Печать значений критериев объекта оценки кластеризации
plot(eva)
h = plot(eva)
plot( отображает график значений критериев в зависимости от количества кластеров на основе значений, сохраненных в объекте оценки кластеризации eva)eva.
Постройте график значений критериев в зависимости от количества кластеров для каждого решения кластеризации, хранящегося в объекте оценки кластеризации.
Загрузите образцы данных.
load fisheririsДанные содержат измерения длины и ширины по чашелистикам и лепесткам трёх видов цветков радужки.
Создание объекта оценки кластеризации. Кластеризация данных с помощью kmeansи оценить оптимальное количество кластеров с использованием критерия Калински-Харабаша.
rng('default'); % For reproducibility eva = evalclusters(meas,'kmeans','CalinskiHarabasz','KList',[1:6]);
Постройте график значений критериев Калински-Харабаша для каждого количества протестированных кластеров.
figure; plot(eva);
Сюжет показывает, что наивысшее значение Калински-Харабаша встречается в трёх кластерах, предполагая, что оптимальное число кластеров - три.