测试说明
1.修改数据集
将 for_redistribution_files_only 文件夹下的 valid_data.csv 换成测试数据，文件名不要改变仍为valid_data.csv
2.加载镜像
在matlab-runtime-R2020a.tar所在路径下打开cmd，运行以下命令
docker load -i matlab-runtime-R2020a.tar
稍等一会镜像加载完成
3.构建容器
加载好镜像之后继续在cmd中输入如下命令
docker run -d --name wxh_MATLAB_container -v D:\docker4\for_redistribution_files_only:/mcr/exe -w /mcr/exe demartis/matlab-runtime:R2020a ./run_allD:\docker4\ 要换成 for_redistribution_files 文件夹的实际路径
4.查看结果
稍等一会，在docker desktop中找到Containers——>wxh_MATLAB_container——>Logs,在最后四行可以看到内部指标和外部指标
内部指标：SCI（总轮廓系数） DBI（戴维斯-鲍尔丁指数）
外部指标：ARI（调整兰德指数） NMI（归一化互信息）
在for_redistribution_files可以看到聚类结果
四个文件夹分别是进场两个跑道每个类的航迹图和离场两个跑道每个类的航迹图
进场两个跑道每个类的航迹数据分别用validArrival_1_clu_类别.mat和validArrival_2_clu_类别.mat表示；进场两个跑道每个类的航迹数据分别用validDeparture_1_clu_类别.mat和validDeparture_2_clu_类别.mat表示
原文地址：https://blog.csdn.net/WXH_111/article/details/143030395
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