matlab，在3D坐标上执行6个分区的k-means

Question

我用以下方式创建了矩阵A：

A = [X; Y; D]

X，Y和D是1 X 93列表，表示我想要执行k-means的X，Y，Z坐标集。< / p>

我想在6个分区上进行聚类，但是在调用k-means时会这样：

kmeans(A,6)

我收到错误：

Error using kmeans (line 262)
X must have more rows than the number of clusters.

为什么会出现此错误？如果我正在接近在3-D矩阵上执行k-means的问题那么接近它的另一种方式是什么？

注意 ：3个分区上的群集将起作用 - 任何更高的分区都无效

Answer 1

如您所见in the document，每列显示变量，每行显示观察结果。当前A是3x93矩阵。这意味着你在93维空间中有3次观察。因此，您应该连接三个矩阵，如下所示：

 newA = [X.' Y.' D.']; // a matrix with 93x3 dimensions

然后在newA，kmeans(newA, 6)上使用k-means算法。