MATLAB | kmeans聚类如何绘制更强的聚类边界(决策边界)

发布网友发布时间：2024-08-27 09:36

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热心网友时间：2024-10-27 02:33

在MATLAB中，要增强kmeans聚类的决策边界，首先需要理解基本的聚类过程。kmeans的简单原理无需赘述，matlab内建的kmeans函数即可轻松实现。以下是一个实际操作的例子：

首先，创建一组数据并利用kmeans进行聚类，同时绘制出初始的聚类效果和边界。这个过程主要是通过选取离各个聚类中心最近的点来定义各个类别的区域，通过大量点的分布来描绘边界。

在数学表达上，对于给定的分类数N和聚类中心Ci(xi, yi)，一个点P(x, y)的分类条件是其到最近聚类中心的距离。如果满足公式:

||P - Ci|| < ||P - Cj||，对于所有j ≠ i

那么P属于第i类。

为了创建更复杂的边界，我们可以引入额外的规则。例如，如某篇论文中提到的，假设我们有额外的边界条件:

如果满足[公式] < |(x - xi)^4|，对于某个阈值T和聚类中心xi

这意味着点P不仅需要距离xi足够近，还需要它的偏离程度小于一个四次幂的阈值。这样，即使数值稍小，只有当偏离程度达到一定程度时，才将其归类为第i类，否则视为噪声或未定义类别。

总的来说，通过调整边界条件，我们可以得到更精确且更强的聚类决策边界，这在实际应用中能提高聚类的准确性和可视化效果。