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文檔簡介

1、動(dòng)態(tài)聚類法,思想:首先選擇若干個(gè)樣本作為聚類中心,再按照事先確定的聚類準(zhǔn)則進(jìn)行聚類.在聚類過程中,根據(jù)聚類準(zhǔn)則對(duì)聚類中心反復(fù)修改,直到分類合理為止.,K-均值聚類,又稱為C-均值聚類,是根據(jù)函數(shù)準(zhǔn)則進(jìn)行分類的聚類算法, 使聚類準(zhǔn)則函數(shù)最小化.,準(zhǔn)則函數(shù),K-均值算法的聚類準(zhǔn)則,算法描述設(shè)共有N個(gè)模式樣本,計(jì)算步驟如下:,算法討論,K-均值算法受以下幾個(gè)因素的影響 (1)指定聚類中心的個(gè)數(shù)是否符合模式的實(shí)際分布; (2)所選聚類中心的初始位置; (3)樣本分布的幾何性質(zhì); (4)樣本的讀入次序.,試探,聚類結(jié)果的評(píng)價(jià),常見的幾個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo) (1)聚類中心之間的距離 同一類樣本相聚比較密集,不同類樣

2、本相距較遠(yuǎn).聚類中心之間的距離通?？偞笥诟黝悩颖镜念悆?nèi)平均距離.類間距離太小,說明兩類靠得太緊,有可能合并.,(2)諸聚類域中的樣本數(shù)目 如果樣本的抽取比較合理,通常各類的樣本數(shù)相差不大.因此聚類結(jié)果中,若某一類的樣本數(shù)較其它類的樣本數(shù)明顯多得多,該類有可能是幾類樣本的集合. 綜合考慮(1)、(2),(3) 諸聚類域內(nèi)樣本距離的標(biāo)準(zhǔn)差向量 聚類域內(nèi)樣本與聚類中心對(duì)應(yīng)分量差的平方和的平均值叫方差.方差的算術(shù)平方根叫做標(biāo)準(zhǔn)差.,此外還可以用其它距離度量之分析模式樣本的聚類性質(zhì).例如: 在一個(gè)聚類域內(nèi),距離聚類中心最遠(yuǎn)與最近的樣本位置等.,考試重點(diǎn),模式識(shí)別的基本概念 模式識(shí)別系統(tǒng) 最小錯(cuò)誤率貝葉斯分類器 最小風(fēng)險(xiǎn)貝葉斯分類器 線性判別分類器的設(shè)計(jì)步驟 廣義線性分類器(非線性線性) 感知器準(zhǔn)則函數(shù)及迭代解 最小均方誤差準(zhǔn)則與偽擬解 Fisher判別分類的思想、原則及準(zhǔn)則函數(shù) 特征提取、特征選擇的概念 歐氏距離、馬氏距離,基于類內(nèi)散布矩陣的單類模式特征提取 聚類的概念與理解 監(jiān)督分類、無監(jiān)督分類 聚類與分類 基于距離閾值、函數(shù)準(zhǔn)則的聚類 近鄰聚類法 最大最小距離算法 層次聚類法 動(dòng)態(tài)聚類法：K-均值聚類算法,考試題型,第一題 概念題 （2個(gè)小題）10分 第二題 簡答

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