кластеризация и matlab

I ' m пытаясь сгруппировать некоторые данные, которые у меня есть из набора данных чашки KDD 1999

, вывод из файла выглядит следующим образом:

0,tcp,http,SF,239,486,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,8,8,0.00,0.00,0.00,0.00,1.00,0.00,0.00,19,19,1.00,0.00,0.05,0.00,0.00,0.00,0.00,0.00,normal.

с 48 тысячами различных записей в этом формате. Я очистил данные и удалил текст, сохранив только числа. Теперь результат выглядит следующим образом:

Я создал файл с разделителями-запятыми в Excel и сохранил его как файл csv, затем создал источник данных из файла csv в Matlab, я попытался запустить его через панель инструментов fcm в Matlab (findcluster выводит 38 типы данных, которые ожидается с 38 столбцами).

Однако кластеры не выглядят как кластеры или они не принимают и не работают так, как мне нужно.

Может ли кто-нибудь помочь найти кластеры? Я новичок в Matlab, поэтому у меня нет опыта, и я также новичок в кластеризации.

Метод:

1. Выберите количество кластеров (K)
2. Инициализируйте центроиды (K шаблонов, выбранных случайным образом из набора данных)
3. Назначьте каждый шаблон кластеру с ближайшим центроидом
4. Вычислить среднее значение для каждого кластера быть его новым центроидом
5. Повторяйте шаг 3 до тех пор, пока не будет соблюден критерий остановки (отсутствие перемещения шаблона в другой кластер)

Вот чего я пытаюсь достичь:

Вот что я получаю:

load kddcup1.dat
plot(kddcup1(:,1),kddcup1(:,2),'o')  
[center,U,objFcn] = fcm(kddcup1,2);
Iteration count = 1, obj. fcn = 253224062681230720.000000
Iteration count = 2, obj. fcn = 241493132059137410.000000
Iteration count = 3, obj. fcn = 241484544542298110.000000
Iteration count = 4, obj. fcn = 241439204971005280.000000
Iteration count = 5, obj. fcn = 241090628742523840.000000
Iteration count = 6, obj. fcn = 239363408546874750.000000
Iteration count = 7, obj. fcn = 238580863900727680.000000
Iteration count = 8, obj. fcn = 238346826370420990.000000
Iteration count = 9, obj. fcn = 237617756429912510.000000
Iteration count = 10, obj. fcn = 226364785036628320.000000
Iteration count = 11, obj. fcn = 94590774984961184.000000
Iteration count = 12, obj. fcn = 2220521449216102.500000
Iteration count = 13, obj. fcn = 2220521273191876.200000
Iteration count = 14, obj. fcn = 2220521273191876.700000
Iteration count = 15, obj. fcn = 2220521273191876.700000

figure
plot(objFcn)
title('Objective Function Values')
xlabel('Iteration Count')
ylabel('Objective Function Value')

    maxU = max(U);
    index1 = find(U(1, :) == maxU);
    index2 = find(U(2, :) == maxU);
    figure
    line(kddcup1(index1, 1), kddcup1(index1, 2), 'linestyle',...
    'none','marker', 'o','color','g');
    line(kddcup1(index2,1),kddcup1(index2,2),'linestyle',...
    'none','marker', 'x','color','r');
    hold on
    plot(center(1,1),center(1,2),'ko','markersize',15,'LineWidth',2)
    plot(center(2,1),center(2,2),'kx','markersize',15,'LineWidth',2)