Я делаю проект, чтобы классифицировать напряжение, используя сигнал ЭЭГ. Для этого я использую метод kn N, но я не знаю, как реализовать эту технику. Пожалуйста, помогите мне решить этот запрос. Я использую базу данных 24 электрода EEG и программного обеспечения для использования MATLAB. Также как тренировать сеть в Matlab?K NN Technique (sanket077047)
Пример из http://www.rdatamining.com/examples/kmeans-clustering демонстрирует K -средних кластеризацию в R, для K -Value из 3. Вектор кластеризации показывает назначение классификации для каждой строки данных:
> newiris <- iris
> newiris$Species <- NULL
> (kc <- kmeans(newiris, 3))
K-means clustering with 3 clusters of sizes 38, 50, 62
Cluster means:
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
1 6.850000 3.073684 5.742105 2.071053
2 5.006000 3.428000 1.462000 0.246000
3 5.901613 2.748387 4.393548 1.433871
Clustering vector:
[1] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
[30] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 1 3 3 3 3 3
[59] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3
[88] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 1 3 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 3 3 1
[117] 1 1 1 3 1 3 1 3 1 1 3 3 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 3 1 1 1 3 1 1
[146] 1 3 1 1 3
Within cluster sum of squares by cluster:
[1] 23.87947 15.15100 39.82097
Available components:
[1] "cluster" "centers" "withinss" "size"
В основном , вам нужно выяснить, как загрузить данные в R, а затем запустить команду kmeans() по этим данным с количеством кластеров, которым вы хотите назначить свои данные.
какой инструмент вы хотите использовать? – PKumar