根据唯一值频率对向量进行排序答案

【问题标题】：Sort a vector based upon the unique value frequency根据唯一值频率对向量进行排序
【发布时间】：2012-11-28 01:07:34
【问题描述】：

我正在使用kmeans 对NxM 矩阵的行进行聚类。

clustIdx = kmeans(data, N_CLUST, 'EmptyAction', 'drop');

然后我重新排列矩阵的行，使相邻的行在同一个簇中

dataClustered = data(clustIdx,:);

但是，每次我运行集群分析时，我都会或多或少地得到相同的集群，但具有不同的身份。因此，dataClustered 中的结构在每次迭代后看起来都一样，但组的顺序不同。

我想重新排列我的集群标识，使较低的集群标识代表密集的集群，而较高的数字代表稀疏的集群。

有没有简单和/或直观的方法来做到这一点？

即。转换

clustIdx = [1 2 3 2 3 2 4 4 4 4];

到

clustIdx = [4 2 3 2 3 2 1 1 1 1]

身份本身是任意的，信息包含在分组中。

【问题讨论】：

标签： matlab sorting cluster-analysis

【解决方案1】：

如果我理解正确，您想将聚类标签 1 分配给点数最多的聚类，将聚类标签 2 分配给点数第二多的聚类，等等。

假设你有一个名为idx的簇标签数组

>> idx = [1 1 2 2 2 2 3 3 3]';

现在您可以像这样重新标记 idx：

%# count the number of occurrences
cts = hist(idx,1:max(idx));

%# sort the counts - now we know that 1 should be last
[~,sortIdx] = sort(cts,'descend')
sortIdx =
     2     3     1

%# create a mapping vector (thanks @angainor)
map(sortIdx) = 1:length(sortIdx);
map =
     3     1     2

%# and remap indices
map(idx)
ans =
     3     3     1     1     1     1     2     2     2

【讨论】：

+1 只要有一个建议。您可以用map(sortIdx) = 1:numel(sortIdx); 替换第二个sort - 可能会快一点。这本质上是一个逆排列。

【解决方案2】：

这可能效率不高，但简单的方法是首先确定每个集群的密集程度。

然后你可以制作一个包含Density和ClusterIdx的nx2矩阵

然后简单的排序会以正确的顺序为您提供ClusterIdx

【讨论】：