matlab中，用kmeans聚类之后，得到各个数据的标签，但是这个是乱序的，和真实的标签不匹配？

Posted 2023-05-02

matlab中，用kmeans聚类之后，得到各个数据的标签，但是这个是乱序的，和真实的标签不匹配，（例如，一组数据要求训练为123456类，对应的有一组真实的标签123456，用以比较正确率。经过kmeans训练后，真实标签为1的那一类全部的训练标签为5，真实标签为2的被训练为3.......训练后的标签全是随机的，这样该如何把训练的标签转化为和真实标签匹配，再通过比较计算训练的正确率呢）

参考技术A 用匈牙利算法 将分类后标签映射为真实标签 参考技术B 不知道你先自己想一想 参考技术C 楼主解决了吗 同问 参考技术D 匹斤斤计较出来咯胡具体母体口水鸡悲剧快睡觉啦裤头8好咯HK兔兔就天天跑酷起来了就是喽7看看鲈鱼流量剩余不怕他i酷三巨头虚脱托物跳舞毯收7拉完屎了额哈哈地理拉架看朋友圈LOL去了 第5个回答  2020-04-26 我觉得可以也行啦，你们觉得

matlab如何求kmean聚类中心点的坐标和各个中心包含的样本点数，要用到那些命令

[idx,c]=kmeans(X,k)

其中k是聚类中心个数

X是你存储需要处理的坐标的矩阵

c是一个存储了聚类中心点坐标的矩阵

MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。

MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂(矩阵实验室)。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。

MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。

MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。

在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。

参考技术A [idx,c]=kmeans(X,k)
其中k是聚类中心个数
X是你存储需要处理的坐标的矩阵
c是一个存储了聚类中心点坐标的矩阵