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正文內(nèi)容

基于isodata算法的iris數(shù)據(jù)分類(編輯修改稿)

2024-07-15 14:37 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 別的度量。ISODATA算法與C均值算法的主要不同在于自我控制與調(diào)整的能力不同。它們的另一個(gè)不同點(diǎn)是,C均值算法的類均值參數(shù)在每個(gè)樣本歸入時(shí)隨即修改,因而稱為逐個(gè)樣本修正法,而ISODATA算法的均值向量或聚類中心參數(shù)是在每一次迭代分類后修正的,因而稱為成批樣本修正法。三. 實(shí)驗(yàn)過程及結(jié)果分析按照算法過程進(jìn)行仿真,首先設(shè)置算法中所需要的控制參數(shù),控制參數(shù)的選取有多種選擇組合,這里,我們先設(shè)置一組控制參數(shù),對(duì)Iris data進(jìn)行聚類,說明算法的實(shí)施過程以及對(duì)得到的結(jié)果進(jìn)行分析。參數(shù)設(shè)置如下圖所示:其中,確定初始聚類中心個(gè)數(shù)后,在150個(gè)原始數(shù)據(jù)中隨機(jī)挑選10個(gè)作為聚類中心,然后對(duì)原始150個(gè)數(shù)據(jù)以該10個(gè)聚類中心以最小距離進(jìn)行聚類。結(jié)果如下:結(jié)果中的center矩陣為聚類中心矩陣,每一列代表一聚類中心,每一列前4行為聚類中心的4個(gè)分量,第5行為隸屬于該類的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)。將類內(nèi)個(gè)數(shù)過少(小于10)的聚類中心刪除,并對(duì)所有數(shù)據(jù)依照調(diào)整后聚類中心重新進(jìn)行聚類。完成聚類后,計(jì)算每類的均值,作為該類新的聚類中心。上圖中的第二個(gè)center矩陣即為已經(jīng)完成均值計(jì)算的每類的聚類中心。 完成聚類中心初始化后,開始進(jìn)行迭代,在第一次迭代中(iterative=1),迭代次數(shù)為奇數(shù),但是當(dāng)前聚類個(gè)數(shù),所以直接進(jìn)入聚類中心合并過程,結(jié)果如下所示: 上圖中,sortofdis矩陣為兩兩聚類中心之間的距離矩陣,并按從大到小排列。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。值得注意的是類別號(hào)即對(duì)應(yīng)為聚類中心在聚類中心矩陣center中的列數(shù)。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(shí),才進(jìn)行合并處理。且每次迭代,最多進(jìn)行2次合并(mergenum=2),且必須是不同的4類。由結(jié)果觀察到,第3,4類進(jìn)行合并,第6,7類進(jìn)行合并。合并后得到新的聚類中心矩陣newcenter,可看到,新的
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