plot

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

Постройте графики значений критериев объекта оценки кластеризации

Синтаксис

plot(eva)
h = plot(eva)

Описание

plot(eva) отображает график значений критериев от количества кластеров на основе значений, хранимых в объекте оценки кластеризации eva.

h = plot(eva) возвращает указатель на линию графика.

Входные параметры

расширить все

Оценка данных кластеризации, заданная как объект оценки кластеризации. Создайте объект оценки кластеризации с помощью evalclusters.

Выходные аргументы

расширить все

Указатель на линию, возвращенный как скалярное значение.

Примеры

расширить все

Постройте график значений критериев от количества кластеров для каждого решения кластеризации, хранящегося в объекте оценки кластеризации.

Загрузите выборочные данные.

load fisheriris

Данные содержат измерения длины и ширины чашелистиков и лепестков трех видов цветков радужки.

Создайте объект оценки кластеризации. Группируйте данные с помощью kmeans, и оценить оптимальное количество кластеров используя критерий Калински-Харабаша.

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

Постройте график значений критерия Калински-Харабаша для каждого количества протестированных кластеров.

figure;
plot(eva);

Figure contains an axes. The axes contains 2 objects of type line.

График показывает, что самое высокое значение Калински-Харабаша происходит в трех кластерах, предполагая, что оптимальное количество кластеров составляет три.

См. также

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте