Matlab 如何根据值的接近程度拆分矩阵？

假设我有一个矩阵

a

：

A = [1 2 3 6 7 8];

我想根据这些数字的相对接近程度将这个矩阵分为子矩阵。例如，上述矩阵必须分为：

B = [1 2 3];
C = [6 7 8];

B = [5 6 4 4 3];
C = [11 12 12];
D = [30 33 32];

我知道我需要为这个分组定义一些标准，所以我想我应该取这个数字和下一个数字的绝对差，并定义一个限制，在这个限制下一个数字可以在一个分组中。但问题是，我无法确定差异的静态限制，因为矩阵和子矩阵将发生变化

另一个例子：

A = [5 11 6 4 4 3 12 30 33 32 12];

因此，这必须分为：

B = [1 2 3];
C = [6 7 8];

B = [5 6 4 4 3];
C = [11 12 12];
D = [30 33 32];

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这里，根据值的接近程度将矩阵分为三部分。因此，这个矩阵的标准与前一个不同，尽管我想从每个矩阵中得到的是相同的，根据其数字的接近程度来分离它。我有没有办法指定一组通用条件，使标准动态而非静态？

恐怕我的回答对你来说太迟了，但也许未来有类似问题的读者可以从中获益

一般来说，您的问题需要解决。然而，也许有一个更简单的方法来解决你的实际问题。以下是我的方法：

首先，输入

A

为了找到区分“类内”和“类间”元素的标准，我使用计算

a

的相邻元素之间的差异

然后，我计算了所有这些差异

最后，我计算了所有差异的指数，这些差异大于或等于中位数的三倍，最小差异为

1

。（根据实际数据，这可能会被修改，例如改用

mean

）。这些是索引，您必须在其中“拆分”已排序的输入

最后，我为每个“子矩阵”设置了两个具有起始索引和结束索引的向量，以使用的方法获得具有所有所需“子矩阵”的单元数组

现在，代码来了：

%对输入进行排序，并计算相邻元素之间的差异
AA=排序（A）；
d=差值（AA）；
%计算所有差异的中位数
m=中值（d）；
%找到“差异显著更大”的指数，
%例如，大于或等于中位数的三倍
%（最小差值应为1）
idx=查找（d>=最大值（1,3*m））；
%设置适当的开始和结束索引
start_idx=[1 idx+1]；
end_idx=[idx numel（A）]；
%使用所需向量生成单元阵列
out=arrayfun（@（x，y）AA（x:y），start_idx，end_idx，'UniformOutput'，false）

由于未知数量的可能向量，我想不出将它们“解包”到单个变量的方法

一些测试：

A=
1   2   3   6   7   8
出去=
{
[1,1] =
1   2   3
[1,2] =
6   7   8
}
A=
5   11    6    4    4    3   12   30   33   32   12
出去=
{
[1,1] =
3   4   4   5   6
[1,2] =
11   12   12
[1,3] =
30   32   33
}
A=
1   1   1   1   1   1   1   2   2   2   2   2   2   3   3   3   3   3   3   3
出去=
{
[1,1] =
1   1   1   1   1   1   1
[1,2] =
2   2   2   2   2   2
[1,3] =
3   3   3   3   3   3   3
}

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希望有帮助

我已经完成了对该问题的研究，但这有助于我更好地理解聚类分析，感谢您的回答：）