K均值聚类

我想为我的要素使用K-means聚类，因为我的要素的大小为286 x 276，所以我可以在使用SVM之前进行聚类。这些功能有16种不同的手势。我正在使用MATLAB函数IDX=kmeans(Feat_train,16)。在IDX变量中，我获得了大小为286x1的矢量，其中的数字是随机在1-16之间。我不理解该数字显示的内容以及接下来需要输入SVM进行培训的内容。K均值聚类

来源

2015-02-11 Frq Khan

什么是_Feat_train_，什么是“286x276”？ Vector IDX包含每个点的聚簇索引。 – dbs 2015-02-11 11:04:16

'Feat_train'是包含训练功能的变量。和'286x276'是“Feat_train”矩阵的大小，其中每个功能按行排列。 – 2015-02-11 11:25:04

您在Matlab中使用您的286×276特征矩阵调用kmeans的方式，kmeans假设您在276维空间中有286个1D向量。 kmeans然后尝试找到k=16最能代表您的286个高维点的中心。
最后，它返回IDX：每个点的索引告诉你这个点属于哪个中心。

现在由您来决定如何将这些信息提供给SVM机器。

来源

2015-02-11 11:00:59 Shai

实际上，我的功能按行排列，所以'286'行是功能的总数。我的意思是我可以在svmtrain（Feat_train，IDX）中的'IDX'中直接使用它们吗？ – 2015-02-11 11:15:47

该数字显示每个1x276“点”属于哪个集群。

来源

2015-02-11 11:01:08

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