系統(tǒng)聚類分析課程設(shè)計-展示頁
2025-06-16 11:19本頁面
【正文】 經(jīng)過這種標準化所得的新數(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。 在聚類分析中，常用的聚類要素的數(shù)據(jù)處理方法有如下幾種。 第二章 算法設(shè)計背景 聚類要素的數(shù)據(jù)處理 假設(shè)有 m 個聚類的對象，每一個聚類對象都有 個要素構(gòu)成。 常見的聚類分析方法有系統(tǒng)聚類法、動態(tài)聚類法和模糊聚類法等 。 空間聚類可以采用不同的算法過程。子群的形成的是地理系統(tǒng)運作的結(jié)果，根據(jù)此可以揭示某種地理機制。 《空間分析》 系統(tǒng)聚類算法及編程實 現(xiàn) 學院：地質(zhì)工程與測繪學院 專業(yè)：遙感科學與技術(shù) 班級： 2021260601 學號： 學生 姓名： 指導老師： 目錄 第 1章 前言 ………………… ………………………………… 3 第 2 章 算法設(shè)計背景………………………………………… 3 聚類要素的數(shù)據(jù)處理……………………………… 3 距離的計算………………………………………… 5 第 3 章 算法思想與編程實現(xiàn)………………………………… 5 算法思想……………………………………………… 5 用 Matlab編程實現(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 ………………………… 13 K均值聚類法的應(yīng)用 ……………………………… 13 K均值聚類法的優(yōu)缺點 …………………………… 14第 5 章 課程設(shè)計總結(jié) ……………………………………… 14 主要參考文獻……………………………………………… 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 實現(xiàn) 系統(tǒng)聚類 。 研究的 是系統(tǒng)聚類算法的分析及編程實現(xiàn)，空間聚類的目的是對空間 物體的集群性進行分析，將其分為幾個不同的子群（類）。此外，子群可以作為其它分析的基礎(chǔ)，例如，公共設(shè)施的建立一般地說是根據(jù)居民點群的分布，而不是具體的居民住宅的分布來布置的，因此需要對居民點群進行聚類分析以形成若干居民點子群，這樣便于簡化問題，突出重點。在 分析之初假定 n 個點自成一類，然后逐步合并，這樣在聚類的過程中，分類將越來越少，直至聚至一個適當?shù)姆诸悢?shù)目，這一聚類過程稱之為系統(tǒng)聚類。 下面主要介紹系統(tǒng)聚類算法 ，并基于 Matlab 軟件 用 Kmeans 算法 (即 k均值算法 )來實現(xiàn)系統(tǒng)聚類的算法編程 。它們所對應(yīng)的要素數(shù)據(jù)可用 表 給出。 ① 總和標準化 ② 標準差標準化 ③ 極大值標準化 經(jīng)過這種標準化所得的新數(shù)據(jù)，各要素的極大值為 1，其余各數(shù)值小于 1。 距離的計算 距離是事物之間差異性的測度，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)。在地理分區(qū)和分類研究中，往往采用幾種距離進行計算、對比，選擇一種較為合適的距離進行聚類。對于距離，計算 n個子群兩兩之間的距離，首先選擇距離最近的 兩個子群（點）歸為一個新的子群，這樣就得到n1 個子群兩兩之間的聚類統(tǒng)計量，繼續(xù)選擇距離最近的子群合并，再得到 n2個子群……，依此類推，直到所
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