《模式识别原理、应用及实现》 课件 5.3层次聚类法_第1页
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文档简介

5.3层次聚类法郭志强主讲武汉理工大学5.3层次聚类法思路:每个样本先自成一类,然后按距离准则逐步合并,减少类数。1.算法描述1)

个初始模式样本自成一类,即建立

类:计算各类之间(即各样本间)的距离,得一维距离矩阵

。“0”表示初始状态。(G_Group)2)假设已求得距离矩阵(

为逐次聚类合并的次数),找出

中的最小元素,将其对应的两类合并为一类。由此建立新的分类:3)计算合并后新类别之间的距离,得。4)跳至第2步,重复计算及合并。

结束条件:1)取距离阈值

,当的最小分量超过给定值

时,算法停止。所得即为聚类结果。2)或不设阈值

,一直将全部样本聚成一类为止,输出聚类的分级树。5.3层次聚类法例:给出6个五维模式样本如下,按最短距离准则进行系统聚类分类。解:(1)将每一样本看作单独一类,得:计算各类间欧氏距离:…,,,;;5.3层次聚类法D(0)000000*(2)将最小距离对应的类和合并为一类,

得新的分类。计算聚类后的距离矩阵:由递推出。得距离矩阵:5.3层次聚类法D(0)000000*

D(1)00000(3)将中最小值对应的类合为一类,得。

D(2)0000*5.3层次聚类法(4)将中最小值对应的类合为一类,得。

D(2)00*00

D(3)000若给定的阈值为,中的最小元素,聚

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