在Matlab中存储动态结构数组

Question

我是Matlab的新手，我想做以下几点。

我有2500个数据点，可以聚为10组。我的目标是找到每个簇最靠近质心的前5个数据点。为此，我做了以下几点。

1）找到每个点与每个质心之间的距离，并将最近的簇分配给每个数据点。

2）将数据点的索引（1，...，2500）和相应的距离存储在一个簇{index}数组中（不知道这应该是什么数据类型），其中index = 1， 2，...，10。

3）浏览每个群集以找到最近的5个数据点。

我的问题是我不知道每个群集中将存储多少数据点，因此我不知道我应该为群集使用哪种数据类型以及如何在步骤2中添加它们我认为单元阵列可能是我需要的，但是我需要一个用于数据点索引，一个用于距离。或者我可以创建一个结构的单元格数组（每个结构由2个成员组成 - 索引和距离）。同样，我怎么能动态地添加到每个集群呢？

Answer 1

我建议你将数据保存在普通数组中，这通常在Matlab中最快。

您可以执行以下操作:(假设p是n=2500个dim个数据点矩阵，c是m=10个dim 1}}质心矩阵）：

dists = zeros(n,m);
for i = 1:m
  dists(:,i) = sqrt(sum(bsxfun(@minus,p,c(i,:)).^2,2));
end

[mindists,groups] = min(dists,[],2);

orderOfClosenessInGroup = zeros(size(groups));
for i = 1:m
  [~,permutation] = sort(mindists(groups==i));
  [~,orderOfClosenessInGroup(groups==i)] = sort(permutation);
end

然后groups将n 1个1值矩阵m到orderOfClosenessInGroup，告诉您相应数据点最接近哪个质心，以及n是一个1个orderOfClosenessInGroup <= 5矩阵，告诉您每个组内的亲近顺序（n = 2500; m = 10; dim = 2; c = rand(m,dim); p = rand(n,dim); 将为您提供一个逻辑向量，其中哪个数据点位于最接近的5个数据点中他们在他们的群体中的质心）。为了说明它，请尝试以下示例：

scatter(p(:,1),p(:,2),100./orderOfClosenessInGroup,[0,0,1],'x');hold on;scatter(c(:,1),c(:,2),50,[1,0,0],'o');
figure;scatter(p(orderOfClosenessInGroup<=5,1),p(orderOfClosenessInGroup<=5,2),50,[0,0,1],'x');hold on;scatter(c(:,1),c(:,2),50,[1,0,0],'o');

然后运行上面的代码，最后按如下方式绘制数据：

Named_Range

这会给你一个看起来像这样的结果：

和此：