单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级动态聚类法思想:首先选择若干个样本作为聚类中心再按照事先确定的聚类准则进行聚类.在聚类过程中根据聚类准则对聚类中心反复修改直到分类合理为止.K-均值聚类又称为C-均值聚类是根据函数准则进行分类的聚类算法 使聚类准则函数最小化.准则函数K-均值算法的聚类准则算法描述设共有N个模式样本计算步骤如下:算法讨论K-均值算法受以下几个因
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级层次聚类法 2011年6月4层次聚类法也称系统聚类法或分级聚类法是工作中采用最多的方法之一.该方法将距离阈值作为决定聚类数目的标准.基本思路是每个样本先自成一类然后按距离准则逐步合并减少聚类数直到达到分类的要求为止.算法描述结束条件:思考如何计算合并后的聚类与其它没有合并的模式类之间的距离或者合并后的聚类间的距离 类间距
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级非监督学习 ——聚类什么是聚类聚类是一种无监督分类法: 没有预先指定的类别分类:用已知类别的样本训练集来设计分类器(监督学习)聚类:用事先不知类别的样本利用样本的先验知识来构造分类器(无监督学习)聚类分析无训练过程训练与识别混合在一起 相似性度量设有样本集 要求按某种相似
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五章 聚类分析第一节 引言 第二节 相似性的量度 第三节 系统聚类分析法 第四节 K均值聚类分析 第五节 有序样品的聚类分析法 第六节 实例分析与计算机实现第一节 引言 物以类聚人以群分对事物进行分类是人们认识事物的出发点也是人们认识世界的一种重要方法因此分类学已成为人们认识世
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五章 聚类分析第一节 引言 第二节 相似性的量度 第三节 系统聚类分析法 第四节 K均值聚类分析 第五节 有序样品的聚类分析法 第六节 实例分析与计算机实现第一节 引言 物以类聚人以群分对事物进行分类是人们认识事物的出发点也是人们认识世界的一种重要方法因此分类学已成为人们认识世
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五章 聚类分析第一节 引言 第二节 相似性的量度 第三节 系统聚类分析法 第四节 K均值聚类分析 第五节 有序样品的聚类分析法 第六节 实例分析与计算机实现第一节 引言 物以类聚人以群分对事物进行分类是人们认识事物的出发点也是人们认识世界的一种重要方法因此分类学已成为人们认识世
物以类聚人以群分对事物进行分类是人们认识事物的出发点也是人们认识世界的一种重要方法因此分类学已成为人们认识世界的一门基础科学在生物经济社会人口等领域的研究中存在着大量量化分类研究例如:在生物学中为了研究生物的演变生物学家需要根据各种生物不同的特征对生物进行分类在经济研究中为了研究不同地区城镇居民生活中的收入和消费情况往往需要划分不同的类型去研究在地质学中为了研究矿物勘探需要根据各种矿石的化学和物理
zfcxt第三章 聚类分析第三节 K-均值聚类 计算步骤和上机实现 社会经济案例研究 非系统聚类法也叫做逐步聚类法动态聚类法k-均值聚类法或快速聚类法——事先要确定分多少类zf2假定你说分3类这个方法还进一步要求你事先确定3个点为聚类种子(SPSS软件自动为你选种子)也就是说把这3个点作为三类中每一类的基石然后根据和这三个点的距
Click to edit Master title styleClick to edit Master text stylesSecond levelThird levelFourth levelFifth levelzfcxt第三章 聚类分析第一节3.1 聚类分析的基本思想 3.2 相似性度量 3.2 类和类的特征zf3.1 聚类分析的基本思想一什么是聚
zfcxt第三章 聚类分析第四节 K-均值聚类 K-均值聚类 计算步骤和上机实现 社会经济案例研究 非系统聚类法也叫做逐步聚类法动态聚类法k-均值聚类法或快速聚类法——事先要确定分多少类zf2假定你说分3类这个方法还进一步要求你事先确定3个点为聚类种子(SPSS软件自动为你选种子)也就是说把这3个点作为三类中每一类的基石然后根据
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