跳到主要内容 跳到补充内容

KMeansCentroidND- 图表函数

KMeansCentroidND() 通过应用 k 均值集群计算图表的行,并且对于每个图表行,显示此数据点已分配到的集群的所需坐标。集群算法使用的列由参数 coordinate_1 和 coordinate_2 等确定(可达 n 列)。这些都是聚合型。创建的集群数由 num_clusters 参数确定。

KMeansCentroidND 每行返回一个值。返回值是一个双重值,是与数据点分配到的集群中心相对应的位置坐标之一。

语法:  

 

KMeansCentroidND((num_clusters, num_iter, coordinate_no, coordinate_1, coordinate_2 [,coordinate_3 [, ...]])

返回数据类型:

参数:  

参数
参数 说明
num_clusters 指定集群数的整数。
num_iter 使用重新初始化的集群中心进行集群的迭代次数。
coordinate_no 所需的质心坐标数字(例如,对应于 x、y 或 z 轴)。
coordinate_1 计算第一个坐标的聚合,通常是散点图的 x 轴,可以从图表中生成。另外的参数计算第二、第三和第四个坐标等。

自动聚合

均值函数支持使用名为深度差 (DeD) 的方法支持自动聚合。如果用户为集群数设置 0,则会为该数据集确定最优集群数。注意,虽然没有显式返回集群数 (k) 的整数,但它是在均值算法中计算的。例如,如果在函数中为 KmeansPetalClusters 的值指定了 0 或通过变量输入框进行设置,则会根据最佳的集群数自动计算数据集的簇分配。

本页面有帮助吗?

如果您发现此页面或其内容有任何问题 – 打字错误、遗漏步骤或技术错误 – 请告诉我们如何改进!