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文档简介

一、系统聚类分析法系统聚类分析法二、重心、中间距离中间距离法X1X2X3X4X5X10X2230X35240X4241570X52653230X3与x5两类距离最小，合为一类X1X2X3,x5X4X10X2230X3,x5(69/4)(95/4)0X42415(35/4)0其中x4与x3,x5中间距离最小，合为一类X1X2X3,x4,x5X10X2230X3,x4,x522170其中x2与x3,x4,x5中间距离最小，合为一类，得x2,x3,x4,x5和x1.重心距离法X1X2X3X4X5X10X2230X35240X4241570X52653230X3与x5两类距离最小，合为一类X1X2X3,x5X4X10X2230X3,x5(99/4)(95/4)0X42415(35/4)0X3与x4,x5重心距离最小，合为一类x3,x4,x5X1X2X3,x4,x5X10X2230X3,x4,x5(203/9)(170/9)0X2与x3,x4,x5重心距离最小，合为一类，得x2,x3,x4,x5和x1.三、K均值算法：四、ISODATA算法流程图五、用ISODATA算法分类假设初始值C=2，Z1（1）=X1=(0,0);Z2（1）=X2=(3,8)。运算步骤如下：第一步，取六参数为：K=3，N=2，S=1，c=3，L=1，I=8第二步，分别计算到Z1和Z2的距离，根据最小距离分类，可得S1=x1,x3,x4;其余组成集合S2。第三步，因为3和7都N，所以修改聚类中心第四步，计算每一类域样本到中心距离平均值第五步，计算所有样本到相应中心距离平均值第六步，S1，S2标准差向量为第七步，因为S2标准差分量中最大分量为2S，且所以讲Z2分成两份，令M=0.5，得且C=3；返回第二步，分类得S1=x1,x3,x4;S2=x5,x7,x8,x9,x10;S3=x2,x6第三步，修改聚类中心第四步，计算每一类域到中心距离平均值第五步，计算所有样本到相应中心平均距离值。因为是第二次迭代，所以跳到第十二步。第十二步，计算每两个聚类中心之间的距离因为所有中心间距离都c，所以跳到十五步第十五步，不是最后一次迭代，不需要更换参数，故返回第二步，结果不变；第四次直到最后一次迭代结果
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