武漢理工大學(xué)資源 郭志強(qiáng)

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動(dòng)態(tài)聚類算法：先選取初始的中心（每個(gè)類別的初始中心），然后把所有的樣本進(jìn)行聚類分析，聚類完成后，就去判斷這個(gè)聚類結(jié)果合不合理（滿不滿足設(shè)計(jì)指標(biāo)要求），如果合理就輸出聚類結(jié)果（樣本分類結(jié)果），如果不合理就自動(dòng)修改相應(yīng)的參數(shù)（一般是聚類結(jié)束判斷參數(shù)），得到新的聚類中心之后再重新進(jìn)行聚類，直到這組樣本點(diǎn)的分類效果合理輸出為止。

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動(dòng)態(tài)聚類算法的常用方法：

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1. K均值算法（先選出準(zhǔn)則函數(shù)最小的聚類中心，然后將其他樣本按照近鄰聚類法進(jìn) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 行分類）

準(zhǔn)則函數(shù)是以聚類中心為自變量的函數(shù)。

聚類（將物理或抽象對(duì)象的集合分成由類似的對(duì)象組成的多個(gè)類的過程被稱為聚類）。

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其中：Z為聚類中心，S為聚類集，X為某個(gè)樣本點(diǎn)特征，N為該聚類集中樣本點(diǎn)個(gè)數(shù)。

求函數(shù)極值，就是對(duì)函數(shù)求導(dǎo)，使函數(shù)等于零即斜率為零。

所以由上圖打鉤公式可知，其實(shí)要找到使得準(zhǔn)則函數(shù)J最小的聚類中心，就等同于求所有樣本點(diǎn)特征和的平均數(shù)，就能得到該聚類中心。

可以在初始樣本集里面選則K個(gè)聚類中心，這個(gè)K是一開始人為的自己設(shè)定的。

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大體理論運(yùn)作過程：

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所謂動(dòng)態(tài)是指聚類中心在進(jìn)行不斷地調(diào)整，直到達(dá)到最合理狀態(tài)，停止調(diào)整。

我們只能通過不斷嘗試改變初始選擇條件去測(cè)試結(jié)果，才可以得到較好的算法效果。

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K均值算法-計(jì)算實(shí)例

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2. 迭代自組織的數(shù)據(jù)分析算法（ISOData算法）

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該算法的具體代碼實(shí)現(xiàn)可以參考ISOData源碼（可點(diǎn)擊鏈接）獲取。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的5 模式识别-动态聚类算法（K均值算法、迭代自组织的数据分析ISOData算法）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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