解決MATLAB在K-means提示「KMEANS does not accept complex data.」錯誤

昨天開始看聚類方法，結果纔看到第一個K-means聚類方法就卡殼了。我先大體瞭解了K-means聚類方法的原理，而後照着老師的代碼逐步實現，就在使用kmeans函數進行聚類時，命令窗口報出了「KMEANS does not accept complex data.」的錯誤，百度也沒有查詢到相關的解決辦法。本身先後經歷了反覆看原理以及kmeans函數的使用方法，但也沒什麼進展。直到後面忽然想起看報告的錯誤的源代碼，不到五分鐘解決了問題。如下爲解決方案：

（1）命令窗口報出「錯誤使用 kmeans (line 159) KMEANS does not accept complex data.」錯誤，點擊「line 159」,顯示爲如下錯誤，意思是參數類型不匹配。

（2）個人kmeans聚類的那兩行代碼是：

bonds = corp(:,{'Coupon','YTM','CurrentYield','RatingNum'});%取出含有'Coupon','YTM','CurrentYield','RatingNum'的列 kidx = kmeans(bonds,numClust,'distance',dist_k);

經過在命令窗口輸入「class(bonds)」發現居然是table類型，確定不能識別啊，因而我使用table2array()函數將其改爲了數組類型，一切問題迎刃而解。

改後的代碼是：

bonds = corp(:,{'Coupon','YTM','CurrentYield','RatingNum'});%取出含有'Coupon','YTM','CurrentYield','RatingNum'的列 % bonds = table2array(bonds); %%%%%！！！！！！！注意：！！！！！！ %%%%%問題就在這，必須將以前table類型的bonds轉化爲array類型 %%%%%不然將會報「KMEANS does not accept complex data.」這樣的錯誤 %設置類別數量 kidx = kmeans(bonds,numClust,'distance',dist_k);

（3）經過這個問題，才領悟到一種新的改錯方式，就是查看錯誤報告。看來是以前老師教授的知識沒有吸取啊，只有遇到問題經過不斷嘗試纔可以真正學會。

下面介紹一下這個K-means聚類MATLAB實例：

【題目背景】

 

下面是MATLAB源代碼介紹：

（1）導入數據和預處理數據

 1 load 'BondData.mat';  2 settle = floor(date);%floor朝無窮大方向取整  3 %數據預處理  4 bondData.MaturityN = datenum(bondData.Maturity,'dd-mmm-yyyy');%將時間化爲數值  5 bondData.SettleN = settle*ones(height(bondData),1);  6 %篩選數據  7 corp = bondData(bondData.MaturityN>settle&...  8                 bondData.Type == 'Corp'&...  9                 bondData.Rating >='CC'&... 10                 bondData.YTM<30&... 11                 bondData.YTM>=0,:); 12 %設置隨機數生成方式，保證結果可重現 13 rng('default');

 

（2）探索數據

 1 figure  2 gscatter(corp.Coupon,corp.YTM,corp.Rating)  3 set(gca,'lineWidth',2);  4 xlabel('票面利率')  5 ylabel('到期收益率')  6 %選擇聚類變量  7 corp.RatingNum = double(corp.Rating);  8 bonds = corp(:,{'Coupon','YTM','CurrentYield','RatingNum'});%取出含有'Coupon','YTM','CurrentYield','RatingNum'的列  9 bonds = table2array(bonds);%!!!!!!!! 10 %%%%%！！！！！！！注意：！！！！！！ 11 %%%%%問題就在這，必須將以前table類型的bonds轉化爲array類型 12 %%%%%不然將會報「KMEANS does not accept complex data.」這樣的錯誤 13 %設置類別數量 14 numClust = 3; 15 %設置用於可視化聚類效果的變量 16 VX = [corp.Coupon,double(corp.Rating),corp.YTM];

（3）K-means聚類

 1 dist_k = 'cosine';  2 kidx = kmeans(bonds,numClust,'distance',dist_k);  3 %繪製聚類效果圖  4 figure  5 F1 = plot3(VX(kidx==1,1),VX(kidx==1,2),VX(kidx==1,3),'r*',...  6            VX(kidx==2,1),VX(kidx==2,2),VX(kidx==2,3),'bo',...  7            VX(kidx==3,1),VX(kidx==3,3),VX(kidx==3,3),'kd');  8 set(gca,'lineWidth',2);  9 grid on; 10 set(F1,'lineWidth',2); 11 xlabel('票面利率','fontsize',12); 12 ylabel('評級得分','fontsize',12); 13 ylabel('到期收益率','fontsize',12); 14 title('K-means聚類') 15 %評估各種別的相關程度 16 dist_metric_k = pdist(bonds,dist_k); 17 dd_k = squareform(dist_metric_k); 18 [~,idx]  = sort(kidx); 19 dd_k = dd_k(idx,idx); 20 figure 21 imagesc(dd_k) 22 set(gca,'linewidth',2); 23 xlabel('數據點','fontsize',12) 24 ylabel('數據點','fontsize',12) 25 title('K-means聚類結果相關程度圖','fontsize',12); 26 ylabel(colorbar,['距離矩陣：',dist_k]) 27 axis square

 運行結果圖以下:

figure1:

figure2:

figure3:

本題中，還遇到了一個小問題，MATLAB沒法識別「Figure」，繪圖應爲「figure」，可對其進行編號，不編號則是會緊接着新彈出一個繪圖界面。