【正文】 重心作為新的聚點(diǎn) ； （ 4）不斷重復(fù)上述 （ 2），（ 3） 過程直到聚點(diǎn) 的變化 足夠小為止。 計(jì)算過程中 收斂 的 準(zhǔn)則為當(dāng) 選取的 聚點(diǎn) ，它的 改變 量 的最大距離小于或等于初始聚點(diǎn)之間的最小距離乘以給定的某個(gè)數(shù)值 ε。 （ 3） 設(shè) 在第 m步得到分類 (??) = { (??), (??), (??)} 在上面的遞推 過程 當(dāng) 中 , (??)是類 (??? )的重心， (??)可能不一定是樣品，也可能 不是 (??)的重心。 首先求出所給 樣品中 歐氏距離 相距最遠(yuǎn)的兩個(gè)樣品 1, 2為初始的 2 個(gè)聚點(diǎn)，即 選擇 1, 2， 使得 ??( , ) = ?? 1 2 = max{?? ??} 由歐氏距離求得 2 個(gè)初始聚點(diǎn) 1, 2分別是序號(hào)為 21 和 60 的樣本，即 max{?? ??}= ??( , 60) = 然后，選擇第 3 個(gè)聚點(diǎn) 3， 使 的 min{??( 3, ??),?? = 1,2} = max{?? ??[??( ??, ??),?? = 1,2],?? ≠ , } 由歐氏距離求得的第 3 個(gè)初始聚點(diǎn) 3是序號(hào)為 77 的樣本，即 min{??( 77, ??),?? = 1,2} = max{?? ??[??( ??, ??),?? = 1,2],?? ≠ , } = 初始聚點(diǎn)集合為 ??0 = * , 60, 77+ （ 1） 設(shè)求出的 3個(gè)初始聚點(diǎn)的集合是 ??0 = { (0), (0), (0)} 用下列原則來實(shí)現(xiàn)初始 分類 (0) = { :??. , (0)/ ≤ ??. , ??(0)/,?? = 1,2,3,?? ≠ }, = 1,2,3 通過這個(gè)步驟各個(gè) 樣品 將歸類成 不相交的 3類， 初始分類的原則 就 是 將每個(gè)樣品歸類到最近的初始聚點(diǎn)為一類 ，這樣 就可以 得到一個(gè)初始分類 (0) = { (0), (0), (0)} （ 2） 重新 從 (0)開始 ， 來 計(jì)算新的聚點(diǎn)集合 ?? ， 然后把 (0)的重心 分別 計(jì)算出來 作為新的聚點(diǎn) ( ) = 1?? ∑ ??????∈????(0), = 1,2,3 其中 ?? 是 (0)中的樣品數(shù)。 因此在實(shí)際 中一般要對(duì)多個(gè)分類的數(shù)目進(jìn)行嘗試，來找出合理的分類結(jié)果 [2]。 符號(hào)說明 表 2 符號(hào)說明 花 萼片長(zhǎng) 花 萼片寬 花瓣長(zhǎng) 花瓣寬 樣品序號(hào)（ =1,2,…,150 ） 第 種類的樣本 =1,2,3 快速聚類 第 4 頁 共 17 頁 首先 將 抽取的 樣品 進(jìn)行 簡(jiǎn)單 的分類，接著根據(jù) 樣品間的 歐氏距離按照一定方法逐步調(diào)整，最后直到 不能再調(diào)整為止。 。 2 鳶尾花問題 本文抽取了 150 組鳶尾屬植物的數(shù)據(jù)作為樣本，數(shù)據(jù)來源于 統(tǒng)計(jì)學(xué)家 創(chuàng)建的 鳶尾花數(shù)據(jù)集 [1]，考察鳶尾屬植物中三個(gè)不同品種的花的四個(gè)形狀，每 50 組數(shù)據(jù)取自同一品種的花，每一種花的相關(guān)數(shù)據(jù)采取如下四種屬性來表述 （ 1） ： 花萼片的長(zhǎng)度（毫米）； （ 2） ： 花萼片的寬度（毫米）； （ 3） ： 花瓣的長(zhǎng)度（毫米）； （ 4） ： 花瓣的寬度（毫米）； 抽樣數(shù)據(jù)見表 1。 研究方法 學(xué)習(xí)分類就是要學(xué)會(huì)一種分類方法或者分類函數(shù)。 本文對(duì)植物分類問題的研究，在 植物的鑒別分類，以及保護(hù)植物資源以及生物多樣性都有著非常重要的意義。 本課題研究的意義 分類不僅僅只局限于植物的分類應(yīng)用當(dāng) 中， 同時(shí) 分類在其他學(xué)科以及 我們實(shí)際工作 當(dāng)中也有許多應(yīng)用。數(shù)值分類學(xué)就是 建立在數(shù)學(xué)理論方法基礎(chǔ)上，依托計(jì)算機(jī)的高速運(yùn)行計(jì)算特性來進(jìn)行分類的。 但是 伴隨著 時(shí)代的發(fā)展和技術(shù)的提升 ， 人們開始慢慢的 把數(shù)學(xué)工具應(yīng)用到了分類學(xué) 當(dāng) 中， 這就形成了數(shù)值分類學(xué)；隨著 數(shù)學(xué)方法 的不斷迭代 更新 ，后來人們 又將多元分 析的技術(shù)應(yīng)用到了 數(shù)值分類學(xué) 當(dāng)中 ， 最終 形成了聚類分析 。 植物 種類非常 之 多 ， 地球上已知的植物種類大概 就有 五十多萬種， 所以 為了能更好的了解 、保護(hù)和使用植物資源，對(duì) 植物進(jìn)行鑒別、分類就顯得十分 重要 ， 所以科學(xué)家 創(chuàng)立 了 植物分類學(xué)， 開始 科學(xué)的對(duì)植物進(jìn)行分類研究 。 聲 明 ................................................... 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 SAS。 Fast clustering method。 關(guān)鍵詞 ： 分類 ； 鳶尾屬植物 ； 快 速聚類法；距離判別法； SAS 軟件 ； MATLAB Research of Plant Classification Problem Abstract This paper analyses the classification and taxonomy of iris, divide the iris into three categories by using the 150 sample data collected according to classify model based on the fast clustering theory. Discriminate the samples through the discriminant analysis model in line with distance discrimination theory, the cross validation misjudgment rate is a relative low 2%, and the classification of three samples need to be discriminated are settled. Key words: Classification。 成都信息工程大學(xué) 學(xué)位論文 植物 的 分類問題 研究 論文作者姓名： 申請(qǐng)學(xué)位專業(yè)： 申請(qǐng)學(xué)位類別： 指導(dǎo)教師姓名（職稱）： 論文提交日期： 植物 的 分類問題 研究 摘 要 本文 研究了鳶尾屬植物的分類 和 歸類 問題， 利用采集的 150 組 樣本 數(shù)據(jù) ，根據(jù)快速聚類原理建立分類模型，將鳶尾屬植物分為 3 類。根據(jù)距離判別原理建立判別分析模型，對(duì)采集的樣本進(jìn)行判別，交叉確認(rèn)誤判率為 2%，誤判率較低，并對(duì) 3個(gè)待判樣品進(jìn)行判別，得到所屬歸類。 Iris plant。 Distance discrimination method。 MATLAB 目 錄 論文總頁數(shù)： 17 頁 1 引言 ..................................................................... 1 課題背景 ............................................................. 1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 ....................................................... 1 本課題研究的意義 ..................................................... 1 本課題的研究?jī)?nèi)容和研究方法 ............................................ 1 研究?jī)?nèi)