kmeans的3 d数据(聚类)

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MATTIA MERCIER 2020年是11日麦

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https://de.mathworks.com/matlabcentral/answers/524662-kmeans-of-3d-data-clustering

Beantwortet: 塔拉Rashnavadi我2022年11月16日

我需要扩展聚类算法(Kmeans)第三维度。我的数据集是由:700行(不同的主题)x 3列(每个列=不同的特性)。

有可能获得集群在3 d图吗?是否可以指定一个索引(例如3输出,1 2 3)为每个主题基于3特点?

例如,我想分配课题1(对应三个具体特征)之间的特定的类属,第二声部或第三,(3 =数量的输出定义了一个先天的)

谢谢一百万

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埃米尔哈姆萨 2020年是11日麦

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这位Antwort祖茂堂Direkter链接

https://de.mathworks.com/matlabcentral/answers/524662-kmeans-of-3d-data-clustering answer_431809

kmeans()支金宝app持任意数量的特性,所以你肯定可以使用3特性。通过这些特征作为输入的列矩阵x为例

                             X =兰德(1000 3);% 1000和样品3的特性
                            
                             idx = kmeans (X, 3);% 3类的数量
                            
                             scatter3 (X (: 1) X (:, 2), X(:, 3), 15日idx,“填充”);