【正文】 算n個(gè)子群兩兩之間的距離，首先選擇距離最近的兩個(gè)子群（點(diǎn)）歸為一個(gè)新的子群，這樣就得到n1個(gè)子群兩兩之間的聚類統(tǒng)計(jì)量，繼續(xù)選擇距離最近的子群合并，再得到n2個(gè)子群……，依此類推，直到所有的子群全部合并。imshow(sample)。amp。 fsample(4) = fsample(4) + sample(i)。 flag(i) = 1。 %%將uint8類型轉(zhuǎn)換為double型while t == 0 %fsample1 = 0。可以通過(guò)其他的簡(jiǎn)單的聚類中心試探方法，如最大距離法，找出初始中心，提高分類效果。第一步：適當(dāng)?shù)剡x取m個(gè)類的初始中心Z1(1),Z2(1),④ 極差的標(biāo)準(zhǔn)化經(jīng)過(guò)這種標(biāo)準(zhǔn)化所得的新數(shù)據(jù)，各要素的極大值為1，極小值為0，其余的數(shù)值均在0與1之間。 《空間分析》系統(tǒng)聚類算法及編程實(shí)現(xiàn) 學(xué)院：地質(zhì)工程與測(cè)繪學(xué)院 專業(yè)：遙感科學(xué)與技術(shù)班級(jí)：2011260601學(xué)號(hào)：學(xué)生姓名：指導(dǎo)老師： 目錄第1章 前言……………………………………………………3第2章 算法設(shè)計(jì)背景…………………………………………3 聚類要素的數(shù)據(jù)處理………………………………3 距離的計(jì)算…………………………………………5第3章 算法思想與編程實(shí)現(xiàn)…………………………………5 算法思想………………………………………………5 用Matlab編程實(shí)現(xiàn)……………………………………7 程序代碼…………………………………………7 編程操作結(jié)果…………………………………12第4章 K均值算法應(yīng)用與優(yōu)缺點(diǎn)…………………………13 K均值聚類法的應(yīng)用………………………………13 K均值聚類法的優(yōu)缺點(diǎn)……………………………14第5章 課程設(shè)計(jì)總結(jié)………………………………………14主要參考文獻(xiàn)………………………………………………15第一章 前言本課題是根據(jù)李斌老師所教授的《空間分析》課程內(nèi)容及要求而選定的，是對(duì)于系統(tǒng)聚類算法的分析研究及利用相關(guān)軟件的編程而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)聚類。 距離是事物之間差異性的測(cè)度，差異性越大，則相似性越小，所以距離是系統(tǒng)聚類分析的依據(jù)和基礎(chǔ)。 Matlab 編程實(shí)現(xiàn)對(duì)于上述的Kmean算法用Matlab軟件實(shí)現(xiàn)編程并調(diào)用數(shù)據(jù)小的圖片進(jìn)行聚類分析及編程是否正確性的檢測(cè)。 %fsample2 = 0。 fsample(1) = fsample(1) + sample(i)。 num(4) = num(4) + 1。 ncentre2 == ocentre2... amp。實(shí)驗(yàn)調(diào)用前圖片：實(shí)驗(yàn)調(diào)用后結(jié)果截圖圖片：第四章 K均值算法應(yīng)用與優(yōu)缺點(diǎn)① 在機(jī)械設(shè)備鐵路監(jiān)測(cè)技術(shù)中的應(yīng)用。設(shè)計(jì)的程序也有不足之處，對(duì)于數(shù)據(jù)量大的空間聚類顯得不實(shí)用，僅僅較適合數(shù)據(jù)小的系統(tǒng)聚類，如上述小數(shù)據(jù)量的圖片的聚類分析，對(duì)于提高程序空間聚類分析能力，還待進(jìn)一步的