對樣本為高維數(shù)據(jù)的點，且均為數(shù)值，則可以通過mds方法對樣本降維到2，然后繪制在圖上，并且將不同的聚類用顏色區(qū)分開。如此，可以獲得比較直觀的，聚類結(jié)果。

上圖通過R繪制而成，關(guān)鍵代碼如下：

原始樣本點存放進 dt文件，是n行*m列，其中n是樣本數(shù),m是用于刻畫樣本的維度個數(shù)。

使用mds方法，需要首先計算出樣本22之間的距離。或者，正因為如此，無法對全量的數(shù)據(jù)，進行繪制，這一步的耗時特別長。因此，測試的時候選了2000條。

for(i?in?1?:?2000){

for(j?in?1?:?2000){

dtmatrix[i,j]

}

}

mdsdt

x

y

library(ggplot2)

下面一步是，把降維后的二維坐標畫在圖上，且用不同的顏色以視區(qū)分。

ggplot(data.frame(x,y,kmdt$cluster),aes(x=x,y=y,col=cluster))+geom_point(shape=16,size=3)

。

至此，又生出了新的問題

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的mds聚类matlab,MDS图示聚类结果的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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