基于isodata算法的iris數(shù)據(jù)分類(存儲版)
【正文】 步驟12(列出類間距離過近者) 比較與并將小于的按上升次序排列 該隊列最大個數(shù)是控制合并對數(shù)的參數(shù) 步驟13(執(zhí)行合并) 從類間距離最大的兩類開始執(zhí)行合并過程，此時需將與合并，得 且，從第二個開始，則要檢查其涉及類別是否已在前面合并過程中被合并，如兩者并未被合并，則執(zhí)行合并過程。參數(shù)設(shè)置如下圖所示：其中，確定初始聚類中心個數(shù)后，在150個原始數(shù)據(jù)中隨機挑選10個作為聚類中心，然后對原始150個數(shù)據(jù)以該10個聚類中心以最小距離進(jìn)行聚類。進(jìn)入合并步驟不代表一定進(jìn)行合并處理，當(dāng)兩類的距離小于合并閾值(thmerge=)時，才進(jìn)行合并處理。在第一次迭代中(iterative=3)，迭代次數(shù)為奇數(shù)，當(dāng)前聚類個數(shù)，所以進(jìn)入聚類中心分裂過程，結(jié)果如下所示：進(jìn)入分裂步驟，但是否進(jìn)行分裂處理還需判斷每個聚類中樣本到聚類中心的標(biāo)準(zhǔn)差，將每個聚類的標(biāo)準(zhǔn)差向量按列排列，即得到標(biāo)準(zhǔn)差矩陣stdofeach，其中列數(shù)代表聚類個數(shù)，每行代表聚類中心的一個分量。說明算法在第4次迭代時即已收斂，完成了分類。這也與之前的實驗結(jié)果相近，即1到50號數(shù)據(jù)與其他可完全分開，后兩組數(shù)據(jù)互相之間不可以完全區(qū)分。24 / 24。第51到100號數(shù)據(jù)應(yīng)屬于一類，但聚類結(jié)果顯示有2個數(shù)據(jù)被分為了第3類?？梢钥吹剑?次迭代中沒有進(jìn)行合并處理，只是對數(shù)據(jù)按照第3次迭代得到的新聚類中心重新進(jìn)行聚類，并對聚類后的每類樣本進(jìn)行平均，得到新的聚類中心矩陣。由上圖可看出，將3，4類進(jìn)行了合并處理（3,4類僅代表其聚類中心在當(dāng)前聚類中心矩陣第3，4列，與第一次迭代的3,4類不是一樣的）。每一列代表2類之間的距離，第一行為距離，第2，3行為兩類的類別。它們的另一個不同點是，C均值算法的類均值參數(shù)在
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