Discussion :

[Décembre]

Salut,

y-a-t'il une façon d'écriture de la fonction clusterdata qui classifie les points automatiquement ?

par exemple:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
 
V=[x y z];
T=clusterdata(V,'maxclust',3);

dans cet exemple on choisit le nombre de classe qui est 3, mais je me demandais s'il y avait une manière pour rendre le choix automatique.

merci d'avance

[Franck Dernoncourt]

Oui, avec le paramètre cutoff :

cutoff is a threshold for cutting the hierarchical tree generated by linkage into clusters. When 0 < cutoff < 2, clusterdata forms clusters when inconsistent values are greater than cutoff (see inconsistent). When cutoff is an integer ≥ 2, clusterdata interprets cutoff as the maximum number of clusters to keep in the hierarchical tree generated by linkage. The output T is a vector of size m containing a cluster number for each observation.

Source : http://www.mathworks.com/help/toolbo...usterdata.html

[Décembre]

salut et merci pour ton aide

J'ai essayé d'utiliser le cutoff pour l'exemple donné dans le help de Matlab pour mieux comprendre le fonctionnement malheureusement j'ai obtenu des messages d'erreurs:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
 
>> X = [rand(10,3); rand(10,3)+1.2; rand(10,3)+2.5];
>> T = clusterdata(X,cutoff)
??? Undefined function or variable 'cutoff'.

que faire?

[Franck Dernoncourt]

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

T = clusterdata(X,'cutoff', 0.9) % Remplace 0.9 par la valeur de ton choix

[Décembre]

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
 
T = clusterdata(X,'cutoff', 0.9) % Remplace 0.9 par la valeur de ton choix

merci je viens de tester mais maintenant je dois automatiser le choix de 0.9 car la classification dépend de ce paramètre

[Franck Dernoncourt]

la classification dépend de ce paramètre

Oui, mais plus d'un nombre fixé a priori de clusters
En outre il faut bien que tu prennes un critère pour le choix automatique du nombre de clusters, si ce dernier n'est pas fixé a priori.