Estoy tratando de agrupar algunas imágenes dependiendo de los ángulos entre las partes del cuerpo.

Las características extraídas de cada imagen son:

angle1 : torso - torso
angle2 : torso - upper left arm
..
angle10: torso - lower right foot

Por lo tanto, los datos de entrada son una matriz de tamaño 1057x10, donde 1057 representa el número de imágenes y 10 representa los ángulos de las partes del cuerpo con el torso. De manera similar, un testSet es una matriz de 821x10.

Quiero que todas las filas en los datos de entrada se agrupen con 88 clústeres. Luego usaré estos grupos para encontrar en qué grupos se encuentra TestData?

En un trabajo anterior, utilicéK-medios de agrupamiento que es muy sencillo. Solo le pedimos a K-Means que agrupe los datos en 88 grupos. E implemente otro método que calcule la distancia entre cada fila en los datos de prueba y los centros de cada grupo, luego seleccione los valores más pequeños. Este es el grupo de la fila de datos de entrada correspondiente.

Tengo dos preguntas:

¿Es posible hacer esto usandoSOM en MATLAB? Los AFAIK SOM son para agrupamiento visual. Pero necesito saber la clase real de cada grupo para poder etiquetar luego mis datos de prueba calculando a qué grupo pertenece.

¿Tienes una mejor solución?