各位PTT上的大大們好!
為了專題的製作
目前有個難題不知道該怎麼解
假設現在手上有10筆資料
X=[0.95 0.94 0.95 0.96 0.96 0.23 0.22 0.20 0.23 0.23]
需要讓程式自動決策出一閥值
將資料分成兩類..
小弟知道資料的分布用眼睛看就能決定出閥值
但教授認為不宜用人工決定
堅決讓系統自動決策出一最佳化閥值
而Matlab裡面有關於閥值決策的函式
像是graythresh等等的函式都是針對影像進行處理
不知Matlab是否有純數學計算閥值的函式？
或是跪求各位大大的指導了m(_ _)m

小小希望有大大能指導用otsu演算法QQ

idx = kmeans(X, 2); ??

先謝過j大的回應！只是教授要求閥值分類已經完成，只是需要訂閥值出來QQ

計算 每個點之間的 Dist 距離 取權重如何？

謝謝p大的回應！我會嘗試看看！另外不知是否能求用otsu的方法..目前找到的做法都是對影像，想純數學計算的QQ

graythresh(X)

graythresh是針對影像做輸入的函式，而我的輸入是10個數字資料要取閥值。不過還是謝謝j大的回應><

我直接算就輸出閥值0.5843了。

謝謝j大一直回應！！不知是否能向你請教如果用Otsu演算法，該怎麼做？拜託QAQ

此乃 "機器學習" 課程，二樓正解，請搜kmeans。剛剛稍微看了一下otsu，感覺也蠻好玩的~http://goo.gl/cbAkN9就我的理解，otsu就是假設你有10個點，然後你取第1個點做為閥值，然後算分兩群的變異量，然後再以第二點做閥值，然後再取分兩群的變異量，然後再取第三點做閥值..值到全部 "假設的" 閥值點算完，從中找一個最好的閥值點選擇法就是 "若選擇該點為閥值點，則分兩群後的變異數相加會最小 (相較選其他點來說)。

graythresh函數本身就是用otsu演算法...還是妳想自己寫