系統(tǒng)聚類分析課程設(shè)計-閱讀頁
2025-01-28 16:33本頁面
【正文】 %flag = cat(1,flag,3)。 flag(i) = 3。 num(3) = num(3) + 1。 %%將標記數(shù)組賦值4，該點屬于第4類 %fsample4 = cat(1,fsample4,sample(i))。 fsample(4) = fsample(4) + sample(i)。 end end %%重新計算聚類中心 %[m1 n1] = size(fsample1)。 %[m3 n3] = size(fsample3)。 %ncentre1 = sum(fsample1)/(m1 1)。 %ncentre3 = sum(fsample3)/(m3 1)。 %flag %fsample ncentre1 = fsample(1)/num(1)。 ncentre3 = fsample(3)/num(3)。 %flag(1) = []。amp。amp。amp。 case 2 sample(i) = 120。 case 4 sample(i) = 240。 else ocentre1 = ncentre1。 ocentre3 = ncentre3。 endendsample = uint8(sample)。imshow(sample)。② 在人力資源管理中的應用。缺點① 在 Kmeans 算法中 K 是事先給定的，這個 K 值的選定是非常難以估計的。③ 從 Kmeans 算法框架可以看出，該算法需要不斷地進行樣本分類調(diào)整，不斷地計算調(diào)整后的新的聚類中心，因此當數(shù)據(jù)量非常大時，算法的時間開銷是非常大的。當聚類是密集的，且類與類之間區(qū)別明顯時，效果較好。一般來說，KN，tN 。當然，在課程設(shè)計主要是依據(jù)《空間分析》及《模式識別導論》兩本所學課程教材中的聚類分析章節(jié)來參考編寫的，空間聚類可以采用不同的算法過程。顯然，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)。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，直到所有的子群全部合并。主要參考文獻1 郭仁忠，空間分析，北京：高等教育出版社，20012 范久倫，趙鳳，西安：西安電子科技大學出版社，3 張強，王正林，精通 MATLAB 圖像處理，電子工業(yè)出版社，20094 張克權(quán)，組合指標分類方法簡介與分析，北京：測繪出版社，19805 郭仁忠，武漢測繪科技大學報，1987，12（3）6 薛山，MATLAB基礎(chǔ)教程，北京：清華大學出版社，2011
環(huán)評公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1