查詢關於k-means聚類的MATLAB

Question

我有一個非常大量的矩陣形式的數據。我已經使用k-means聚類在MATLAB R2013a中對它進行聚類。我想要每個聚類形成質心的確切座標..是否有可能使用任何公式或其他任何東西？

我想找出每個集羣的重心，這樣當有一些新的數據矩陣到來時，我可以計算每個質心的距離，以便找出新數據將屬於集羣

我數據在本質上是異構的。因此，它很難找出每個簇的數據的平均值。因此，我正在嘗試編寫一些自動打印質心位置的代碼。

Answer 1

質心簡單評估爲分配給該羣集的所有點座標的平均值。

如果您有任務{point; cluster}，則可以輕鬆評估質心：假設您有給定的集羣，並指定n點，這些點爲a1,a2,...,an。您可以通過使用評估這種集羣的質心：

centroid=(a1+a2+...+an)/n 

很明顯，你可以在一個循環中運行這個過程，這取決於如何你的數據結構（即賦值點/形心）的組織。

Answer 2

在MATLAB中，使用

[idx,C] = kmeans(..) 

代替

idx = kmeans(..) 

作爲每documentation：

[IDX，C] = k均值（..）返回k個聚類在k-by-p矩陣C中的質心位置。