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。