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PCAScatterPlot

führt eine 2D-Hauptkomponentenanalyse (englisch 'principal components transform', Abkürzung: PCA) durch und visualisiert das Ergebnis.

Calling Sequence

PCAScatterPlot(Samples, Color, Marker)

Parameters

Samples:

Matrix, die Beispielvektoren als Zeilen enthält

Color:

Zeichenkette, gibt die Farbe der Marker an, kann 'r' (rot), 'y' (gelb), 'g' (grün), 'c' (türkis), 'b' (blau), 'm' (magenta) oder 'k' (schwarz) sein

Marker:

Zeichenkette, die angibt, welches Zeichen als Marker verwendet wird, kann '.' (Punkt), 'o' (Kreis), '+' (Plus), '*' (Stern) oder 'x' (Kreuz) sein

Description

This function applies a 2D principal component analysis (PCA) to the rows of Samples. All samples are projected to the plane spanned by the 1st and 2nd principal components.

Examples

global CLUSTER_PATH;
Source = read_csv(CLUSTER_PATH + 'demos\IrisData.csv', ascii(9));
Samples = strtod(Source(:, 1 : 4));
PCAScatterPlot(Samples, 'r', '.');

See also

Authors

Bibliography

Harald Galda, 'Development of a segmentation method for dermoscopic images based on color clustering', Kobe University, August 2003


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