【发布时间】：2014-05-11 05:01:48
【问题描述】：
我有一个 2400x12 的数据，我想使用 kmeans 对其进行分类。谁能告诉我如何查看kmeans的输出？谢谢。
【问题讨论】：
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你有一个 12 维向量空间。你不能这么看。很难看到 3 个维度。如果需要，您可以进行 PCA 分析并找到最佳 3 维表示，对其进行分类并查看。
标签： matlab machine-learning statistics k-means
【发布时间】：2014-05-11 05:01:48
【问题描述】：
正如另一个人所说，你无法“看到”12 个维度。但是，您可以使用 PCA 来处理这个问题（查看维基百科中的 PCA）。 假设数据变量名为Data：
[c, s] = princomp(Data);
plot(s(:,1), s(:,2),'.');
s 中的行与 Data 中的行相关，因此您可以针对不同的集群使用不同的符号进行绘图。例如：
U=kmeans(Data,2);
[c, s] = princomp(Data);
plot (s(U==1,1), s(U==1,2), 'x');
hold on;
plot (s(U==2,1), s(U==2,2), '*');
【讨论】：