百度试题 题目最大最小距离聚类算法比基于最近邻规则的试探法聚类算法在聚类中心的确定上有更强的适应能力。 A.正确B.错误相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
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...
K-means聚类算法在分区聚类领域广受应用，然而其初始聚类中心点选择的随机性可能导致结果的不确定性。提出最大最小距离法（Max-Min Distance）选择初始中心点，以提高聚类结果的稳定性和质量。此方法通过计算数据对象对簇内总距离贡献，选择最小贡献者作为初始种子，逐步扩展聚类中心。理论原理说明如下：在单...
原理不同、应用不同具体如下：1、最大最小距离法是一种基于距离的聚类方法,它的原理是将数据集中的每个样本看作一个独立的簇,然后逐步合并距离最远的两个簇,直到所有样本都被合并为一个簇或达到预设的聚类数目。2、应用不同：
4.在全部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,仅仅要能将想要的类别识别就可以.这里设z(3)=x(7) ...
系统距离法共包含四种具体聚类方法，此处给你最大和最小距离法 Y = pdist(x,'cityblock');最短距离法 Z1 = linkage(Y,'single');subplot(1,2,1);[H,T] = dendrogram(Z1,'colorthreshold','default')set(H,'LineWidth',2)grid on;title('最短距离法聚类图')最长距离法 Z2 = linkage(...
com牘摘 要: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...
1 . 基于层次的聚类方法 : 将 数据集样本对象 排列成 聚类树 , 在 指定 的层次 ( 切割点 ) 进行切割 , 切割点 时刻 的聚类分组 , 就是 最终需要的聚类分组 ; 也就是这个切割点的切割的时刻 , 互相关联的样本 , 划分到一个聚类分组中 ;
本文主要研究工作如下:首先,本文结合了数据挖掘中的聚类算法,提出了基于最大最小距离法的多重心法选址方法,该方法可以将重心法应用于多设施选址问题的研究,它的优势还在于能智能地确定聚类中心个数、提高聚类效率,降低总成本。此方法包括三个阶段:分区聚类阶段、改进的重心法选址阶段及总费用计算调整阶段。其次,由于...
基于最大最小距离法的多中心聚类算法 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... 周涓,熊忠阳,张玉芳,... - 《计算机应用》 被引量: 180发表: 2006年 Multiseed clustering algorithm...