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我有一个 A(369x10) 的矩阵，我想将它聚集在 19 个簇中。我用这个方法

[idx ctrs]=kmeans(A,19)

产生 idx(369x1) 和 ctrs(19x10)

我明白了这一点。我在 A 中的所有行都聚集在 19 个集群中。

现在我有一个数组 B(49x10)。我想知道这个 B 的行在给定的 19 个簇中对应的位置。

在 MATLAB 中怎么可能？

先感谢您

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以下是关于集群的完整示例：

%% generate sample data
K = 3;
numObservarations = 100;
dimensions = 3;
data = rand([numObservarations dimensions]);

%% cluster
opts = statset('MaxIter', 500, 'Display', 'iter');
[clustIDX, clusters, interClustSum, Dist] = kmeans(data, K, 'options',opts, ...
    'distance','sqEuclidean', 'EmptyAction','singleton', 'replicates',3);

%% plot data+clusters
figure, hold on
scatter3(data(:,1),data(:,2),data(:,3), 50, clustIDX, 'filled')
scatter3(clusters(:,1),clusters(:,2),clusters(:,3), 200, (1:K)', 'filled')
hold off, xlabel('x'), ylabel('y'), zlabel('z')

%% plot clusters quality
figure
[silh,h] = silhouette(data, clustIDX);
avrgScore = mean(silh);


%% Assign data to clusters
% calculate distance (squared) of all instances to each cluster centroid
D = zeros(numObservarations, K);     % init distances
for k=1:K
    %d = sum((x-y).^2).^0.5
    D(:,k) = sum( ((data - repmat(clusters(k,:),numObservarations,1)).^2), 2);
end

% find  for all instances the cluster closet to it
[minDists, clusterIndices] = min(D, [], 2);

% compare it with what you expect it to be
sum(clusterIndices == clustIDX)
于 2009-09-09T16:40:33.813 回答
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我想不出比你描述的更好的方法了。内置函数可以节省一行，但我找不到。这是我将使用的代码：

[ids ctrs]=kmeans(A,19);
D = dist([testpoint;ctrs]); %testpoint is 1x10 and D will be 20x20
[distance testpointID] = min(D(1,2:end));
于 2009-09-03T15:54:47.563 回答
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我不知道我是否理解您的意思，但如果您想知道您的点属于哪个集群，您可以轻松使用 KnnSearch 功能。它有两个参数，并将在第一个参数中搜索最接近参数二的第一个参数。

于 2012-05-16T09:24:28.690 回答
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假设您使用平方欧几里得距离度量，试试这个：

for i = 1:size(ctrs,2)
d(:,i) = sum((B-ctrs(repmat(i,size(B,1),1),:)).^2,2);
end
[distances,predicted] = min(d,[],2)

然后 predict 应该包含最近质心的索引，并且 distances 应该包含到最近质心的距离。

看一下 kmeans 函数的内部，在子函数“distfun”。这向您展示了如何执行上述操作，并且还包含其他距离度量的等效项。

于 2009-09-07T16:56:01.980 回答
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对于少量数据，你可以做

[testpointID,dum] = find(permute(all(bsxfun(@eq,B,permute(ctrs,[3,2,1])),2),[3,1,2]))

但这有点晦涩；具有置换 ctr 的 bsxfun 创建了一个 49 x 10 x 19 布尔数组，然后在第二维上“全编”，然后置换回来，然后找到行 ID。同样，对于大量数据可能不实用。

于 2009-09-04T23:14:41.490 回答