答:1.最大距离法: 定义:最大距离法是指以所有簇间样本点距离的最大值作为簇间距离的度量。它取尽可能离得远的对象作为聚类中心,从而提高了划分初始数据集的效率。 2.最小距离法: 定义:最小距离法是利用训练样本中各类别在各波段的均值,根据各像元离训练样本平均值的距离的大小来决定其类别。它也可以被看作是基于加权的最短路径算法,利用
从上面的步骤可以看出,最大最小距离算法可以概括的描述为以“试探类间欧氏距离最大”作为预选出最初聚类中心的条件;根据最小距离中的最大距离情况,确定其余的聚类中心;将全部聚类中心确定完之后,再按最近距离将所有模式划分到各类中去。算法的关键是怎样算新类,以及新类中心如何确定。因为算法的核心是寻找最小距离中...
现在,我们实现最大距离法聚类的核心算法。该算法的关键是选择当前点集中的最远两点,并将它们聚集在一起。 defmax_distance_clustering(data,threshold):clusters=[]# 初始化聚类结果distances=[]# 保存各点距离# 先将每个数据点作为独立的簇clusters=[[point]forpointindata]# 计算每对簇之间的距离whilelen(cluster...
类间最大距离法的设计思想是:在某个适当的阈值下,图像分割后的前景目标与背景两个类之间的差异最大为最佳分割。()6.区域生长方法的实现有三个关键点:种子点的选取;生长准则的确定;区域生长停止的条件。 ()7.区域生长方法中选取的种子点只能是单个像素。 ()8.在使用区域合并、分裂方法进行图像分割时,不需要用...
【名词解释】最大距离法如何将EXCEL生成题库手机刷题 > 下载刷刷题APP,拍照搜索答疑 > 手机使用 分享 反馈 收藏 举报 参考答案: 亦称“完全链锁法”。 系统聚类法的一种。两个类之间的距离定义为两类中样品之间距离最大者。 如d({1,2},{3,4,5})=max{d13,d14,d15,d23,d24,d25}。参见“系统聚类...
最大距离法选取初始簇中心的 K-means 文本聚类算法的研究
4.在所有样本最小值中选择最大值即max(T); 5.若max(T(i))>=θ|z(1)-z(2)|,(θ为事先给定,|z(1)-z(2)|为两聚类中心的距离),则z(3)=x(i),否则无新的聚类中心. 则找聚类中心结束,θ可用试探法,只要能将想要的类别识别即可.这里设z(3)=x(7) ...
最大最小距离聚类算法步骤如下: ① 给定 θ, 0 < θ < 1 ,并且任取一个样本作为第一个聚合中心, Z1 = x1 。② 寻找新的集合中心: 计算其它所有样本到 Z1 的距离 Di1 :若 Dk1 = max{Di1} ,则取 xk 为第二个聚合中心 Z 2 , Z 2 = x6 。 i 计算所有样本到 Z1 和 Z 2 的距离 Di1 ...
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其中每一行代表一个样品,每一列代表一个指标,xij表示第i个样品关于第j个指标的观测值,聚类分析的基本思想就是在样品之间定义距离,在指标之间定义相似系数,样品之间的相似系数刻画指标之间的相似度。 将样品(或者变量)按照相似度的大小逐一归类,关系密切的聚集到较小的一类,关系疏远的聚集到较大的一类,聚类分析通常有...