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matlab中kmeans质心计算的误差

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matlab中kmeans质心计算的误差,matlab,k-means,Matlab,K Means,我得到了一个在matlab中实现的kMeans的奇怪输出。 我的输入矩阵F中维度d x n的所有条目都在0和1之间。当我使用下面的matlab命令运行kmeans算法时，它创建了50个集群 [IDX, B] = kmeans(F,50,'MaxIter',1000,'EmptyAction','singleton') 这里IDX是返回的标签，B是创建的集群的质心。由于所有数据点都在[0,1]^d中，因此计算出的质心也在[0,1]^d中，其中d是点的尺寸 然而，我在多次不同的初始化之后从kmea

我得到了一个在matlab中实现的kMeans的奇怪输出。 我的输入矩阵F中维度d x n的所有条目都在0和1之间。当我使用下面的matlab命令运行kmeans算法时，它创建了50个集群

[IDX, B] = kmeans(F,50,'MaxIter',1000,'EmptyAction','singleton')
这里IDX是返回的标签，B是创建的集群的质心。由于所有数据点都在[0,1]^d中，因此计算出的质心也在[0,1]^d中，其中d是点的尺寸

然而，我在多次不同的初始化之后从kmeans得到的结果质心包含负值

有人能告诉我原因吗？

如果没有实际的数据矩阵“F”，我真的无法回答你的问题。然而，我注意到，如果大小（F）=[d，n]，那么代码

[IDX, B] = kmeans(F,50,'MaxIter',1000,'EmptyAction','singleton')
将F视为一组d点，每个点都是n个变量。所以所有的d点都属于[0,1]^n

也

  • 您真的需要可选参数吗？如果移除它们会发生什么
  • 如果减少输入矩阵F中数据点的数量会发生什么
  • 如果你减少集群的数量，比如说10个，而不是50个，会发生什么
    我无法用
    F=rand（1000,5）重现负值。给我们代码来复制它。你解决问题了吗？你能回答这些问题吗？