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Cluster_Kmeans    

简述
sample是一个样本数据观测矩阵,每一行是一个样本数据,本函数依据各种不同的距离对样本进行快速聚类
定义
Cluster_Kmeans(sample:Array of Real;n:integer;options:array):array;
参数
名称类型说明
SampleArray of Real样本数据观测矩阵,每一行是一个样本数据
ninteger分类数,整数类型
optionsarray功能选项
options['maxiter']:最大迭代次数,默认次数20
options['tol']:迭代精度,样本中心变化,默认迭代精度1.0e-15
options['distance']:距离方式,参数的输入格式参考[Distance]name的输入,默认为欧氏距离
options['out']:输出格式,0为输出为各个样本对应的类,1为输出每行为一个类默认为1
  • 范例

    sample := array(
    (700.9,39.77,8.49,12.94,19.27,11.05,2.04,13.29), (7.68,50.37,11.35,13.3,19.25,14.59,2.75,14.87),
    (9.42,27.93,8.2,8.14,16.17,9.42,1.55,9.76),
    (9.16,27000.98,9.01,9.32,15.99,9.1,1.82,11.35),
    (10.06,28.64,10.52,10.05,16.18,8.39,1.96,10.81));
    n := 3;
    options := array("maxiter":20,"tol":1.0e-16,"distance":1,"out":1); //可不输入采用默认
    return Cluster_Kmeans(sample,n,options);

    结果
    array(
    (1,2,4), //第一类为 1,2,4 个样本
    (3),  // 第二类为第3个样本
    (0)); // 第三类为第0 个样本
    参考
    Distance Cluster_System Cluster_ward 
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