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...
1.选取随意一个样本作为第一个聚类中心 如z(1)=x(1) 2.选取距离z(1)最远的样本点作为第二个聚类中心,设为z(2) 3.计算每一个样本到z(1),z(2)的距离D(i,1),D(i,2);并选出当中最小的距离T(i)=min(D(i,1),D(i,2)) 4.在全部样本最小值中选择最大值即max(T); 5.若max(T(i))>...
3 . 聚合层次聚类 ( 叶子节点到根节点 ) :开始时 ,每个样本对象自己就是一个聚类, 称为原子聚类, 然后根据这些样本之间的相似性, 将这些样本对象 ( 原子聚类 ) 进行合并; 常用的聚类算法 :大多数的基于层次聚类的方法 , 都是聚合层次聚类类型的 ; 这些方法从叶子节点到根节点 , 逐步合并的原理相同 ; 区别...
针对k-means算法的缺陷,提出了一种新的多中心聚类算法。运用两阶段最大最小距离法搜索出最佳初始聚类中心,将原始数据集分割成小类后用合并算法形成最终类,即用多个聚类中心联合代表一个延伸状或者较大形状的簇。仿真实验表明:该算法能够智能地确定初始聚类种子个数,对不规则状数据集进行有效聚类,聚类性能显著优于k-...
层次聚类算法介绍 | 层次聚类(Agglomerative Clustering)是一种基于层次结构的聚类算法,通过将相似的对象组织成层次结构,将数据集划分为若干个簇。层次聚类算法可以概括为两种:自下而上的聚合策略(Agglomerative)和自顶向下的分拆策略(Divisive)。 下图是一颗层次树,通过相似算法被分成了多个层次。图中可以看出{A,B}相似...
B、最小距离分类法 C、决策树法 D、 K均值聚类法 你可能感兴趣的试题 单项选择题 画家刘小明发现甲村风景十分优美,并且有许多作画的素材,于是产生了在此居住的念头。随后刘小明与甲村村民张三签订了合同,由张三将自家的宅基地以及其上房屋转让给刘小明。5年后,甲村房价突涨,张三想要拿回房屋。此时张三可以当初...
最大最小距离算法首先根据确定的距离阈值寻找聚类中心,然后根据 最近邻规则把样本划分到各类聚类中心对应的类别中。 具体的算法描述如下: ①首先任选一个模式样本作为第一个聚类中心 ②选择离 距离最远的样本作为第二个聚类中心 ,距离用欧式距离公式来计算: ③逐一计算各样本与 , 间的距离,即 , 选出其中最小距离...
c# 实现的最大最小距离方法对鸢尾花数据进行聚类Ni**浊酒 上传60.57 KB 文件格式 rar 最大最小距离 鸢尾花 聚类 自己刚完成的对鸢尾花数据进行聚类,和大家分享一下,具体的讲解都在README里面,大家可以看一下点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:15 积分 电信网络下载 ...
首先介绍下最大最小距离算法: 设样本集为X{x(1),x(2)...} 1.选取任意一个样本作为第一个聚类中心 如z(1)=x(1) 2.选取距离z(1)最远的样本点作为第二个聚类中心,设为z(2) 3.计算每个样本到z(1),z(2)的距离D(i,1),D(i,2);并选出其中最小的距离T(i)=min(D(i,1),D(i,2)) 4....
在算法层面,我们的方法通过N:M剪枝去除不太重要的权重,然后通过掩码K均值算法最小化剩余权重和码字之间的矢量聚类误差。仅计算未剪枝的权重和码字之间的距离,然后用于更新码字。 在架构层面,我们的加速器在 EWS(增强权重平稳)CNN 加速器上实现矢量量化,并提出稀疏脉动阵列设计,以最大限度地发挥掩码矢量量化带来的好处...