我想使用k-means聚类来对测试数据进行分类，基于训练数据，这两者都有3个类别（1、2和3）。

如何使用kmeans聚类（例如使用Matlab）对测试数据集进行分类，例如使用k=10的聚类大小？我知道可以设置k=3，然后使用最近邻方法根据其最近的聚类大小来识别数据…但不确定对于k=3以外的值该使用什么？如何为这10个聚类中的每一个标记标签？

谢谢

回答：

不太清楚你到底想做什么，尽管这里是我理解的概要。

当你对数据进行聚类时，理想情况下标签是不存在的，因为你要么使用聚类来从数据中获取洞察，要么将其用于预处理。

不过，如果你想进行聚类，然后根据聚类中心的接近程度为新数据点分配类别ID，你可以这样做。

首先，你通过自助法或其他方法选择k，可能使用轮廓系数。一旦你得到聚类中心，检查哪个中心与新数据点最接近，并相应地分配类别ID。

在这种情况下，你可能有兴趣使用Rand指数或调整后的Rand指数，来评估聚类质量。