matlabでクラスタリング分析を実行する方法

MATLABでクラスタ分析を実行するには、組み込みのkmeans関数が利用できます。この関数は、入力データセットと指定されたクラスタの数を引数として受け取り、データポイントが属するクラスタのインデックスを返します。

以下にクラスタ分析の簡単な1例を示します。

1. データセットの準備

% 创建一个包含随机数据的矩阵
data = rand(100, 2);

1. クラスタ分析を実行する

% 调用kmeans函数执行聚类分析
numClusters = 3; % 指定聚类数目
idx = kmeans(data, numClusters);

1. ビジュアライゼーションの結果

% 根据聚类结果绘制散点图
scatter(data(:,1), data(:,2), [], idx, 'filled');

k-means関数はこの例で3つのクラスターにdataというデータセットを分類し、各データポイントが所属するクラスターのインデックスを返します。次に、データポイントを散布図の上に描くためにscatter関数を使用することができ、ここで各クラスターは別の色を使用して表わされます。

クラスタリング分析の結果は初期ランダム化によって異なる場合がある点に注意してください。安定した結果を得るには、クラスタリング分析を複数回実行するか、kmeans関数の「Start」パラメータを使用して異なる初期値を指定できます。

さらに、階層的クラスタリングやDBSCANなどの、より高度なクラスタリングアルゴリズムも利用できます。MATLABは、具体的なニーズに基づいて適切な手法を選択できる、さらに多くのクラスタリング関数とツールボックスを提供しています。