Matlab - いくつかのポイントをグループ化し、これらのグループに従ってソートする

Question

私は水平なエッジポイントの行列を与えられます。私がしたいのは、これらのエッジポイントを結合し、可能であればそれらの間の距離を見つけることです。

以下の行列Mは、xy座標平面上のエッジ点を表しているとします。併せて示す互いに近接しているポイントを意味している

M=[15 1 
    16 1 
    17 2 
    18 2 
    19 1 
    20 3 
    21 1 
    16 20 
    17 21 
    18 20 
    19 22 
    20 23 
    21 20 
    94 2 
    95 3 
    96 4 
    97 3 
    98 2]; 

：私は何をしたいか

M=[15 1 
    16 1 
    19 1 
    21 1 
    17 2 
    18 2 
    94 2 
    98 2 
    20 3 
    95 3 
    97 3 
    96 4 
    16 20 
    18 20 
    21 20 
    17 21 
    19 22 
    20 23]; 

は、区分的なファッションに近いポイントを組み合わせて、以下の行列を取得することです。 M = sortrows（M、1）またはM = sortrows（M、2）を使用したソートでは、ポイントをグループ化しません。私は何を使用すべきですか？

Answer 1

これはクラスタリングの問題であり、並べ替えの問題ではありません。 kmeans（kを実行してください。これは、互いに密接しているデータのグループを見つけるよく知られた方法です）。

MATLAB Statistics and Machine Learning Toolboxをお持ちの場合は、組み込みのkmeans関数を使用してください（インストール済みのツールボックスを表示するにはverを実行してください）。クラスタ数を指定する必要があります。投稿したような単純なデータセットの場合、これは散布図（scatter(M(:,1), M(:,2))）を見ることで簡単に実行できます。

ランの各点が属するクラスタを含むベクターを出力K平均クラスタリングを、：

clusters = kmeans(M, 3) 

は、その列によってMソートの第3列としてこれを加えます。第3列は、各点がどのクラスタに入っているかを示す（例えば、第3列の1を含むすべての点がグループである）。あなたは、からこのファイルをMATLAB統計と機械学習ツールボックスのパッケージを持っていない場合は

M(M(:,3) == 1, :)

16 20  1 
18 20  1 
21 20  1 
17 21  1 
19 22  1 
20 23  1 

：あなたは、論理インデックスを使用して単一のグループ内のポイントを選択することができ

M(:,3) = clusters 
groupedData = sortrows(M, 3) 

16 20  1 
18 20  1 
21 20  1 
17 21  1 
19 22  1 
20 23  1 
94  2  2 
98  2  2 
95  3  2 
97  3  2 
96  4  2 
15  1  3 
16  1  3 
19  1  3 
21  1  3 
17  2  3 
18  2  3 
20  3  3 

FileExchangeは良い置換えになる可能性があります。Kmeans Clustering by Mo Chen