K-means 聚类图

Question

我有一个 510x6 的数据矩阵，想对此进行 K-means 聚类分析。我在绘制二维中的所有不同集群时遇到问题。不能在二维中绘制 6 个不同的集群吗？

Answer 1

让我们首先查看一些 150x4 的数据，然后尝试将其拆分为 6 个不同的集群。 fisheriris 数据集有四列（你的有 6 列），分别对应萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度，可以像这样加载到 MATLAB 中：

load fisheriris

然后我们可以将数据分解为六个集群：

clusters = kmeans(meas, 6);

cluster1 = meas(clusters == 1, :);
cluster2 = meas(clusters == 2, :);
cluster3 = meas(clusters == 3, :);
cluster4 = meas(clusters == 4, :);
cluster5 = meas(clusters == 5, :);
cluster6 = meas(clusters == 6, :);

鉴于每个数据点有四个信息，为了可视化每个集群，我们需要选择要查看的内容。例如，我可能想查看萼片长度与萼片宽度的簇。这是前两列，我可以看到它们：

figure
axes

plot(cluster1(:, [1, 2]), '*'); hold all
plot(cluster2(:, [1, 2]), '*')
plot(cluster3(:, [1, 2]), '*')
plot(cluster4(:, [1, 2]), '*')
plot(cluster5(:, [1, 2]), '*')
plot(cluster6(:, [1, 2]), '*')

xlabel('Sepal Length')
ylabel('Sepal Width')

如果我想一次查看列，我们需要上一个维度：

figure
axes
hold all

plot3(cluster1(:, 1), cluster1(:, 2), cluster1(:, 3),'*')
plot3(cluster2(:, 1), cluster2(:, 2), cluster2(:, 3),'*')
plot3(cluster3(:, 1), cluster3(:, 2), cluster3(:, 3),'*')
plot3(cluster4(:, 1), cluster4(:, 2), cluster4(:, 3),'*')
plot3(cluster5(:, 1), cluster5(:, 2), cluster5(:, 3),'*')
plot3(cluster6(:, 1), cluster6(:, 2), cluster6(:, 3),'*')

grid on
box on

您的数据有六个维度，因此更难直观地了解集群。你可以尝试做一些类似于plotmatrix 函数的事情：

plotmatrix(meas)