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plot

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

クラスタリング評価オブジェクト基準値のプロット

構文

plot(eva)
h = plot(eva)

説明

plot(eva) は、クラスタリング評価オブジェクト eva に格納されている値に基づいて、基準値とクラスター数の対比のプロットを表示します。

h = plot(eva) は、プロット ラインのハンドルを返します。

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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h - プロット ラインのハンドルスカラー値

プロット ラインのハンドル。スカラー値として返されます。

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クラスタリング評価基準値のプロット

クラスタリング評価オブジェクトに格納されている各クラスタリング ソリューションについて、基準値とクラスター数の対比をプロットします。

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、Calinski-Harabasz 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','CalinskiHarabasz','KList',[1:6]);

検定した各クラスター数について、Calinski-Harabasz 基準の値をプロットします。

figure;
plot(eva);

このプロットは Calinski-Harabasz の最大値が 3 個のクラスターのときに発生することを示しており、最適なクラスター数が 3 であることを示唆しています。

参考

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