关于matlab中的kmeans和reshape函数

matlab中自带k均值聚类函数kmeans，但使用不当可能导致一些问题，下面总结一下使用这两个函数的时候需要注意的事情。

比如说先随便造一个矩阵sample如下图：



然后对其施行kmeans聚类算法，Idx=kmeans(sample,2)该命令将聚类标号存储在Idx中，当然有时候这句话会报错如下图：



这并没有关系，看提示就知道是在迭代中没能形成簇，这时候重新多运行几次应该就可以了，这时候你看一看Idx到底存的是什么呢？



可以发现Idx是存了5行的标号，也就是说，kmeans对矩阵进行聚类的时候是按照行为单位进行聚类的，一个行向量是一个“点”，所以在图像分割中如果你直接想用reshape来显示不同类对应的图像，如以下命令就会报错了：



原因就在于原始图像是m*n的公有m*n个元素，而reshape函数要求重新塑形之后的矩阵元素要和塑形之前一样多，而你的Idx里是以行为单位的对应的只有m个元素，因此才导致上面红色的错误，为了避免这个问题，你可以在使用kmeans之前先把原矩阵reshape成一个列向量，即



这时候colsample实际上就是一个列向量了，这时候再施行kmeans算法如下图：



再看看newIdx里是什么东东？如下图：



可以发现是所有元素对应的类标号了，所以这时候如果你想看看不同类对应的图像是什么样子就可以使用reshape命令再imshow一下了，如下图：


此时就一切正常没有任何问题了