Question

我第一次在MATLAB中使用Statistics Toolbox函数kmeans。我想得到最近的质心的欧几里德总距离作为最佳k的指标。这是我的代码：

clear all

N=10;

opts=statset('MaxIter',1000);

X=dlmread(['data.txt']);

crit=zeros(1,N);
for j=1:N
    [a,b,c]=kmeans(X,j,'Start','cluster','EmptyAction','drop','Options',opts);
        clear a b
        crit(j)=sum(c);
end

save(['crit_',VF,'_',num2str(i),'_limswvl1.mat'],'crit')

一切都应该顺利，除了我得到j = 6的这个错误：
X必须有比行数更多的行。

我不明白这个问题，因为X有54行，没有NaN 我尝试使用不同的EmptyAction选项，但它仍然无法正常工作。

有什么想法吗？：）

Answer 1

由于您使用cluster方法获取初始质心，因此会出现此问题。从MATLAB文档：

＆＃39;簇＆＃39; - 随机执行初步聚类阶段10％ X的子样本。这个初步阶段本身就是使用＆＃39; sample＆＃39;初始化。

因此，当j=6时，它会尝试将10％的数据划分为6个聚类，即54~5的10％。因此，您会收到错误X must have more rows than the number of clusters。

要解决此问题，请随机选择点（sample方法）或统一选择点（uniform方法）。

MATLAB中的kmeans：簇的数量＆gt;行数？

1 个答案: