Ich habe einige Cluster-Zentren mit kmeans in Matlab.Wie Cluster neue Daten mit Cluster-Zentren von Kmeans generiert
Jetzt gibt es einige neue Datenpunkte, ich möchte nicht for Schleife verwenden, um den Abstand zwischen jeder Datenpunkte und Cluster-Zentren zu vergleichen, weil es zu langsam ist.
Also wie soll ich tun.
Ich würde so etwas tun. Wenn Ihre neuen Punkte in coord mit Zeilen als Punkte und Spalten als Koordinaten gespeichert werden, und Ihre Cluster-Mittel in ähnlicher Weise in gespeichert werden bedeutet, und Sie möchten wissen, welcher Cluster jedem Punkt (in) am nächsten ist. Dann :
% compute distance
d2 = repmat(sum(coord.^2,2),1,size(means,1)) + repmat(sum(means.^2,2)',size(coord,1),1) - 2*coord*means';
% Assign to nearest cluster
[~, assigns] = min(d2,[],2);
Versuchen zu verwenden Matlab knnsearch (X, Y) X waren die Matrix ist, die die Zentren KMeans darstellen und Y ist die Menge der neuen Datenpunkte.
Problem gelöst. Vielen Dank! –
oder vielleicht mehr pädagogischer mit bsxfun: bsxfun (.. @ Plus, sum (coord^2,2), sum (Mittel^2,2) ') - 2 * coord * bedeutet' – Joel
Problem gelöst. Danke! –