並列計算のオプションを指定します。フィボナッチ発生器アルゴリズムを使用するよう指定します。推定を制御するためのオプションを指定するフィールドをもつ構造体配列です。クラスタリングを使用してデータをクラスター化します。個のクラスターがあることを指定し、反復回数を増やします。通常、目的関数には局所的最小値が含まれます。個の複製を指定して、より低い局所的最小値の検出に役立てます。ウィンドウに示されます。ワーカーの数はシステムにより異なる場合があります。ウィンドウは、各複製の反復回数および最終的な目的関数値を表示します。距離の総和が最小なので、その結果が出力引数に含まれます。個のクラスターに分割します。使用して、既存のデータと新しいデータが含まれる新しいクラスターを作成できます。コード生成をサポートするので、学習データを受け入れてクラスター化の結果を返すコードを生成してから、コードをデバイスに展開できます。このワークフローでは学習データを渡さなければなりませんが、サイズが非常に大きい可能性があります。pdist2をそれぞれ使用して、学習と予測を分離することができます。使用して新しいデータを既存のクラスターに割り当てます。コード生成用に、クラスターの重心位置と新しいデータセットを受け入れて最も近いクラスターのインデックスを返すエントリポイント関数を定義します。次に、エントリポイント関数のコードを生成します。つの分布を使用して、学習データセットを生成します。つのクラスターに分割します。kmeans(X,3);クラスターとクラスター重心をプロットします。データセットを生成します。データセットを分類します。データ点から最も近い重心を求めます。データをプロットします。データにラベルを付けます。必要であることに注意してください。いう名前のエントリポイント関数を定義します。エントリポイント関数のシグネチャの後に追加します。開くと、例のフォルダーが開きます。このフォルダーには、エントリポイント関数のファイルが含まれています。codegenを使用してコードを生成します。静的な型の言語なので、エントリポイント関数内のすべての変数のプロパティをコンパイル時に決定しなければなりません。詳細については、コード生成用の可変サイズ引数の指定を参照してください。生成されたコードを検証します。関数が返すことを確認します。コードを生成することもできます。{C,Xtest}コード生成の詳細については、一般的なコード生成のワークフローを参照してください。Coder)を参照してください。データ数値行列データ。数値行列として指定します。行は観測値に対応し、列は変数に対応します。列のデータ行列として扱います。正の整数データ内のクラスターの数。正の整数として指定します。引数のコンマ区切りペアを指定します。引用符で囲まなければなりません。ように、複数の名前と値のペアの引数を、任意の順番で指定できます。複製クラスターおよび並列計算の使用を指定します。ウィンドウで表示する出力レベル。次のいずれかのオプションから構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。次元空間内の距離計量。構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。サポートされている距離計量ごとに異なる方法で重心クラスターを計算します。次の表は、使用可能な距離計量をまとめたものです。各重心は、そのクラスターの点の平均です。距離など、差の絶対値の総和。各重心は、そのクラスターの点の成分単位の中央値です。ベクトルとして扱われる点の間の夾角の余弦を引いた値。各重心は、そのクラスターの点を単位ユークリッド長に正規化した後の平均です。値の系列として扱われる点の間の標本相関を引いた値。各重心は、そのクラスターの点を中心にシフトしてゼロ平均と単位標準偏差に正規化した後の、それらの点の成分単位の平均です。構成される行ベクトルです。データのみに適しています。これは異なるビットの比率です。各重心は、そのクラスターの点の成分単位の中央値です。インジケーター関数です。クラスターがそのメンバーである観測値をすべて失う場合に実行するアクション。'drop'クラスターがそのメンバーである観測値をすべて失う場合に実行するアクション。次のいずれかのオプションから構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。説明'error'空のクラスターを誤差として処理します。'drop'空になったすべてのクラスターを削除します。