第二章距離分類器和聚類分析-資料下載頁
2025-07-20 20:00本頁面
【正文】 ,ijij l kDd? XX? 最長距離： ? ? ? ?? ?? ?m a x ,ijij l kDd? XX? 平均距離： ? ? ? ?? ?21 ,ijij l kijDdNN? ? XX系統(tǒng)聚類算法 ? 第一步 建立 N個初始類別，每個樣本一個類別，計算距離矩陣 D=(Dij)； ? 第二步 尋找 D中的最小元素，合并相應(yīng)的兩個類別，建立新的分類，重新計算距離矩陣 D； ? 重復(fù)第二步，直到類別數(shù)為 M為止。 動態(tài)聚類法 ? 基本思想 ：首先選擇若干個樣本點作為聚類中心，然后各樣本點向各個中心聚集，得到初始分類；判斷初始分類是否合理，如果不合理，則修改聚類中心。 ? 包括 ： K均值算法， ISODATA算法。 K均值算法 (C均值 ) ? 第一步：任選 K個初始聚類中心； ? 第二步：將每一個待分類樣本分到 K個類別中去； ? 第三步：計算各類的聚類中心； ? 第四步：檢驗新的聚類中心與舊的聚類中心是否相等，相等則算法結(jié)束；否則轉(zhuǎn)第二步。 聚類結(jié)果評價 ? 類內(nèi)距離方差 ： 21 iMWiiJ? ? ?????XXZ? 類間距離方差 ： 21MBiiJ???? ZZ11 MiiM ?? ?ZZ? 各類的樣本數(shù)
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