基于isodata算法的iris數(shù)據(jù)分類(參考版)
2025-06-21 14:37本頁(yè)面
【正文】 24 / 24。最終的聚類中心矩陣為：對(duì)原始數(shù)據(jù)的分類結(jié)果如下：由聚類結(jié)果可得，第一組數(shù)據(jù)完全分類正確，第二組數(shù)據(jù)有3個(gè)數(shù)據(jù)分類錯(cuò)誤，第三組數(shù)據(jù)有14個(gè)數(shù)據(jù)分類錯(cuò)誤。注意，只對(duì)第3各分量進(jìn)行修正。這也與之前的實(shí)驗(yàn)結(jié)果相近，即1到50號(hào)數(shù)據(jù)與其他可完全分開(kāi)，后兩組數(shù)據(jù)互相之間不可以完全區(qū)分。第51到100號(hào)數(shù)據(jù)應(yīng)屬于一類，但聚類結(jié)果顯示有2個(gè)數(shù)據(jù)被分為了第3類。類別數(shù)1,2,3對(duì)應(yīng)于聚類中心向量在聚類矩陣中的列數(shù)，例如類別為1，則說(shuō)明該數(shù)據(jù)隸屬于聚類中心矩陣中第1列的聚類中心。之后迭代結(jié)果再無(wú)變化，就不將其貼出。說(shuō)明算法在第4次迭代時(shí)即已收斂，完成了分類?？梢钥吹剑?次迭代中沒(méi)有進(jìn)行合并處理，只是對(duì)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(duì)聚類后的每類樣本進(jìn)行平均，得到新的聚類中心矩陣。該次迭代后，按相同的方法得到平均后的聚類中心矩陣。因?yàn)?個(gè)聚類的標(biāo)準(zhǔn)差向量中的每個(gè)分量都小于分裂閾值(thsplit=)，所以不進(jìn)行分裂處理，進(jìn)入合并過(guò)程。在第一次迭代中(iterative=3)，迭代次數(shù)為奇數(shù)，當(dāng)前聚類個(gè)數(shù)，所以進(jìn)入聚類中心分裂過(guò)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(gè)聚類中樣本到聚類中心的標(biāo)準(zhǔn)差，將每個(gè)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(gè)數(shù)，每行代表聚類中心的一個(gè)分量。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）。按照得到的新聚類中心，重新對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，得到center矩陣，并檢驗(yàn)是否有類內(nèi)樣本個(gè)數(shù)過(guò)少的聚類中心，若沒(méi)有，
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