Matlab に基づく主成分局所平均クラスタリング アルゴリズムの実装
主成分局所平均クラスタリング (PCLAC) は、空間データ分析で一般的に使用されるクラスタリング アルゴリズムです。この記事では、Matlab を使用して PCLAC アルゴリズムを実装し、対応するソース コードを提供する方法を紹介します。
PCLAC アルゴリズムの基本的な考え方は、主成分分析 (略して PCA) と局所平均クラスタリング (略して LAC) を組み合わせることです。まず、PCA によって高次元空間データの次元を低次元空間に削減し、次に LAC を使用して削減された空間でクラスター分析を実行します。
Matlab を使用して PCLAC アルゴリズムを実装する手順は次のとおりです。
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データの前処理
まず、元の空間データを前処理する必要があります。これには、データの標準化、外れ値の削除などが含まれます。Matlab は豊富なデータ前処理関数とツールを提供しており、特定の状況に応じて適切なデータ前処理方法を選択できます。 -
主成分分析 (PCA)
では、Matlab の pca 関数を使用して主成分分析を実行します。この関数は、データの主成分を計算し、次元を削減したデータを返すことができます。特定のニーズに応じて、保持する主成分の数を選択できます。[coeff, score, ~, ~