基于isodata算法的iris數(shù)據(jù)分類-免費(fèi)閱讀
【正文】 可以看到，在迭代到第8次時(shí)，結(jié)果已收斂，聚類完成。最后得到的聚類中心如下所示：按照該聚類中心，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，結(jié)果如下：以上是對(duì)150個(gè)原始數(shù)據(jù)分類的結(jié)果，前4列為每個(gè)數(shù)據(jù)的4個(gè)特征，第5列為該數(shù)據(jù)的序號(hào)，第6列為該數(shù)據(jù)聚類結(jié)果。3個(gè)聚類中心的兩兩距離也都大于合并閾值，所以也不進(jìn)行合并處理。合并后得到新的聚類中心矩陣newcenter，可看到，新的矩陣相對(duì)于之前的聚類中心矩陣，少了2列。完成聚類后，計(jì)算每類的均值，作為該類新的聚類中心。以上是整個(gè)ISODATA算法的計(jì)算步驟。步驟2(分類) 對(duì)所有樣本，按給定的個(gè)聚類中心，以最小距離進(jìn)行分類，即若 步驟3(撤消類內(nèi)樣本數(shù)過(guò)小類別) 若有任何一個(gè)類，其樣本數(shù)，則舍去，令，將原樣本分配至其它類； 步驟4(更新均值向量) 按現(xiàn)有樣本分類結(jié)果，調(diào)整均值參數(shù) 步驟5(計(jì)算類內(nèi)平均距離) 每類中各樣本離開均值的平均距離 步驟6(計(jì)算整個(gè)樣本集偏離均值的平均距離) 步驟7(入口選擇) 如這是最后一次迭代(取決于迭代上限)，則轉(zhuǎn)步驟11，并設(shè)置，防止合并發(fā)生。合并主要發(fā)生在某一類內(nèi)樣本個(gè)數(shù)太少的情況，或兩類聚類中心之間距離太小的情況。這主要表現(xiàn)在類別數(shù)不能改變，受代表點(diǎn)初始選擇的影響也比較大?！ 。蚨枰O(shè)置若干個(gè)控制用參數(shù)，如聚類數(shù)期望值，每次迭代允許合并的最大聚類對(duì)數(shù)、及允許迭代次數(shù)等?！ 〔襟E11(計(jì)算類間聚類中心距離) 類與類的類間距離
環(huán)評(píng)公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1