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?? kmeans_stat.m

?? 動態聚類k-means演算 將輸入在程式中的數據資料 給予適當的分群
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function [dbelong, neach, avedist, quanterr] = ...    kmeans_stat(data, clusters, nc);% function [dbelong, neach, avedist, quaterr] = %          kmeans_stat(data, centers, nc)%% Compute the distance between each datapoint to the clustersdists = kmeans_dist(data, clusters);% Assign datapoints to clusters and compute updates[minval, dbelong] = min(dists');% How many in each cluster, avedist and quanterrquanterr = 0.0;for i=1:nc  idxtmp = find(dbelong == i);  neach(i) = length(idxtmp);    if length(idxtmp) > 0    cpoints = data(idxtmp,:);    ctmp = clusters(i,:);    cdists = kmeans_dist(cpoints, ctmp);    avedist(i) = mean(cdists);    quanterr = quanterr + sum(cdists);  else    avedist(i) = -1.0;  end  end

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