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compact

クラス: clustering.evaluation.ClusterCriterion
パッケージ: clustering.evaluation

コンパクト クラスタリング評価オブジェクト

構文

c = compact(eva)

説明

c = compact(eva) は、コンパクト クラスタリング評価オブジェクトを返します。このオブジェクトには、eva でのクラスタリング ソリューションに関する情報のサブセットが含まれています。クラスタリング評価オブジェクトをコンパクト化すると、オブジェクトのメモリ要件が軽減されます。これは、大きなデータセットをクラスタ化する場合に便利です。

入力引数

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eva - クラスタリング評価データクラスタリング評価オブジェクト

クラスタリング評価データ。クラスタリング評価オブジェクトとして指定します。evalclusters を使用して、クラスタリング評価オブジェクトを作成します。

出力引数

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c - コンパクト クラスタリング評価オブジェクトクラスタリング評価オブジェクト

コンパクト クラスタリング評価オブジェクト。クラスタリング評価オブジェクトとして返されます。コンパクト オブジェクトにはクラスタリング評価結果が含まれています。コンパクト オブジェクトでは、入力データ X、最適クラスタリング ソリューション OptimalY のプロパティ、および除外されたデータ Missing のリストが空になります。

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コンパクト クラスタリング評価オブジェクトの作成

フル クラスタリング評価オブジェクトからコンパクト クラスタリング評価オブジェクトを作成します。

標本データを読み込みます。

load fisheriris;

このデータには、3 種のアヤメの花のがく片と花弁からの長さと幅の測定値が含まれています。

クラスタリング評価オブジェクトを作成します。kmeans を使用してデータをクラスタ化し、ギャップ基準値を使って、クラスタの最適数を評価します。

rng('default');  % For reproducibility
eva = evalclusters(meas,'kmeans','Gap','KList',[1:6])
eva = 

  GapEvaluation with properties:

    NumObservations: 150
       InspectecedK: [1 2 3 4 5 6]
    CriterionValues: [0.0747 0.5906 0.8737 1.0055 1.0466 0.9848]
           OptimalK: 4

eva から、コンパクト クラスタリング評価オブジェクトを作成します。

c = compact(eva)
c = 

  GapEvaluation with properties:

    NumObservations: 150
       InspectecedK: [1 2 3 4 5 6]
    CriterionValues: [0.0747 0.5906 0.8737 1.0055 1.0466 0.9848]
           OptimalK: 4

コンパクト オブジェクト c の表示結果は、元のオブジェクト eva と同じになりますが、表示されない一部のプロパティは異なっています。たとえばコンパクト オブジェクトでは、xOptimalY および Missing のプロパティが空になります。

c の最適クラスタリング ソリューション OptimalY を表示します。

c.OptimalY
ans =

     []

参考

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