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K-means の実装で問題が発生しています。最初のパラメーターを kmeans に配置する方法は、これが kmeans であると仮定します。

[cidx center] = kmeans(F, 3, 'distance','sqEuclidean','Replicates',5); 

size(F)==[d,n] の場合、適切な形式で F を取得する方法。ここで、'd'` は n 変数のそれぞれのデータ ポイントのセットです。どうやってそのようなFを取得するのですか?

これらの 'd' (データ ポイント) と 'n' (変数) は何ですか。

通常のグレー スケール イメージをこの形式に変換する方法。

また、出力の中心は 3*n 行列です (3 はクラスターの数、「n」は変数の数)。結果は変数にどのように関連していますか、変数とは何ですか?

最初の出力cidx、各データ ポイントのクラスター インデックスを理解できます (各データ ポイントは、1 番目または 2 番目または 3 番目のどのクラスターに属しますか?)

それに関して私を助けてください。

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あなたの問題はFのサイズではなく、タイプだと思います。kmeans には double が必要です。この行を試してください、それは私のMATLABで動作します

[cidx center] = kmeans(double(F), 3, 'distance','sqEuclidean','Replicates',5);
于 2012-09-18T09:16:50.753 に答える