在Matlab中绘制K-means结果

我有3组信号，每个信号包含4个不同的操作状态，我必须在Matlab中使用K均值对每个信号中的状态进行分类。分类是在我使用滤波器平滑原始信号之后完成的。我的输出应该是平滑信号的曲线图，信号的每个部分都有不同的颜色，以表示不同的操作状态

我对Matlab非常陌生，这就是我对分类部分的了解

numClusters = 4;
idx_1 = kmeans([X_1 smoothY_1],numClusters,'Replicates', 5);
[numDataPoints,numDimensions] = size(smoothY_1);
Colors = hsv(numClusters);
for i = 1 : numDataPoints
    plot(X_1(i),smoothY_1(i),'.','Color',Colors(idx_1(i),:))
    hold on
end

我有几个问题

1） 在我看来，Matlab中的kmeans函数在每次运行时都会返回一组任意的集群索引。例如，在同一信号上运行上述代码两次可能会得到聚类索引（10个数据点）

[4 4 2 2 2 1 1 3 3 3]

和

[2 2 1 1 4 3 3 3]

，从而产生表示每个状态的任意颜色。理想情况下，我希望索引（在某种程度上）有序，并且对应状态的颜色相同，因此说“红色表示操作状态1，蓝色表示状态2，等等”是有意义的。我如何同步这个

我有两张图片来说明这一点。

集合1和集合2是两个数据集。信号的每一级都有不同的颜色。例如，我希望第一段为红色，第二段为青色，第三段为绿色，第四段为紫色

2） 我似乎无法使用说明符“-”绘制图形。当我尝试这样做时没有输出，所以我被迫使用“.”，这不是我想要的。如何在这里绘制连续曲线

3） 现在，我在所有3组数据上独立运行K-means，因此没有训练/测试数据集的概念。我想使用一个数据集进行训练，另外两个数据集进行测试，但我不知道如何在Matlab中使用K-means。我该怎么做

预计到达时间：我注意到平滑后的曲线图的高度大约是原始数据曲线图高度的一半，例如，原始信号中的最高点为y=22，而平滑后的信号中的最高点为y=11，尽管形状保持不变。这是正确的吗

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ETA2:我意识到，K-means聚类所做的似乎只是将图形划分为numClusters段（基于X_1值），就这样。我尝试了不同的NumCluster值，每个值都给了我相等的分段。这肯定不对吧？例如，最大峰值后的长段是否更可能属于同一个簇，而不是3个簇？我应该使用K-means吗？

第一个问题：

您可以使用

[~,~,a] = unique(a,'stable');

关于第二个问题：

您可以在此处找到有关LineSpec的所有信息：

如果不添加线等级库，则默认选项为所需的连续线

关于第三个问题：

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我不认为你可以训练你的kmean算法（由于该方法），因为它可以与SVM一起训练，但我正在等待专家的意见。

谢谢你的回复！但是，

unique

函数不会删除idx_1中的重复点吗？既然现在idx_1向量的大小小于我的x，y向量，这将如何影响我的绘图？此外，我还尝试了

plot（X_1（I），smoothY_1（I），'Color'，Colors（idx_1（I），：）

和

plot（X_1（I），smoothY_1（I））

，两者都没有返回曲线。

a=unique（a）

删除重复点。但是

[~，~，a]=unique（a，'stable'）

只需对向量重新排序：

[2 2 3 3 3 1 1 1]

变成

[1 2 3 3 3 3]

。关于情节，你的代码是正确的，所以它应该工作！但是我怀疑你的X_1和smoothY_1有不止一个维度，你肯定有不止一个参数来计算集群。因此，请尝试类似于

plot（X_1（1，：），smoothY_1（1，：）

或

plot（X_1（：，1），smoothY_1（：，1））

来绘制第一个参数。谢谢，这个独特的函数工作得非常好。不过，我还是不能把情节搞清楚。我的X_1和Y_1阵列都是“1825x1双精度”。我尝试了

plot（X_1（1，：），smoothY_1（1，：）

但没有绘图，我尝试了

plot（X_1（：，1），smoothY_1（：，1））

并且有一个连续的绘图，但只有一种颜色。和

绘图（X_1（i，1），平滑_1（i，1），“-”，“颜色”，颜色（idx_1_排序（i），：）

仍然没有绘图。我想我必须包括LineSpec，才能根据集群索引使用不同的颜色；jetc=喷射（长度（唯一（a））；jeta=jetc（a，：）；散布（X_1（：，1），光滑的_1（：，1），25，jeta，'filled'）