matlab - 对 2×N 数据集进行分类

Question

我有一个数据集，比如 Q，具有以下维度(列中的数据是独立的)

Q1                  Q2   
0.676638655462185   0.470588235294118
0.889747899159664   0.976470588235294
0.867478991596639   0.494117647058824
0.886974789915966   0.600000000000000
0.823109243697479   0.435294117647059
0.757226890756303   0.0941176470588235
0.751764705882353   0.235294117647059
0.935294117647059   0.0941176470588235
0.927899159663866   0.576470588235294
0.913109243697479   0.329411764705882
0.888151260504202   0.400000000000000
0.935714285714286   0.305882352941177
0.583781512605042   0.0588235294117647
0.827394957983193   0.141176470588235
0.938823529411765   0.317647058823529
0.941176470588235   0.541176470588235
0.942352941176471   0.164705882352941

我想将其归类到 p = 0.2 : 0.2 : 1 类中;其中类之间的差异为 20%。对于数据的分类，这两个值都应该考虑。

我尝试过聚类，但聚类的结果并不令人信服。我试过 NEWPR , 但仍然无能为力。

我的原始数据由42-8-21组成(总共 71 个)17 个实例的属性。我也从那边试过。对于 NEWPR ，我使用了一些决定性的属性——一个或两个(71 个中的)——作为目标。即使我尝试将数据库拆分为某个百分位数。由于我的数据没有 1/0，因此没有结果。

当我采用 60% 的基准和 ( Q1 > 0.60 & Q2 > 0.60) 的简单逻辑时，分类效果很好。我得到的分类结果非常好。在那种情况下，数据的序列化是一个问题，我手动完成了。然而，这对我来说没有说服力，因为更多的数据需要根据模型进行分类。

我不确定在 Matlab 中是否可以使用 ( 0< Q1 < 0.20 & 0 < Q2 < 0.2) 类型的逻辑？

否则，我可以使用任何一种常用的分级系统来进行这种分类吗？

请帮助我找到针对此问题的定制解决方案。

Answer 1

(0< Q1 < 0.20 & 0 < Q2 < 0.2)将被解释为 ((0<Q1)<.2)&(0<Q2)<.2)这仅适用于小于或等于 0 的 Q1 和 Q2。使用 ((0<Q1)&(Q1<0.2)&(0<Q2)&(Q2<0.2))