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文档简介

1、题1：画出给定迭代次数为n的系统聚类法的算法流程框图开始选择距离函数的形式；选择聚类的方法输入个模式样本的特征向量计算维距离矩阵迭代次数设置求距离矩阵中的元素应按不同的距离函数计算，将二类合并，建立新的距离矩阵 ？输出聚类的分级树停是否题2：对如下5个6维模式样本，用最小聚类准则进行系统聚类分析x1: 0, 1, 3, 1, 3, 4x2: 3, 3, 3, 1, 2, 1x3: 1, 0, 0, 0, 1, 1x4: 2, 1, 0, 2, 2, 1x5: 0, 0, 1, 0, 1, 0第1步：将每一样本看成单独一类，得计算各类之间的欧式距离，可得距离矩阵00000第2步：矩阵中最小元素为

2、，它是和之间的距离，将他们合并为一类，得新的分类为计算聚类后的距离矩阵0000第3步：由于中距离最小者为，它是与之间的距离，于是合并和，得新的分类为同样，按最小距离准则计算距离矩阵，得000第4步：同理得满足聚类要求，如聚为2类，聚类完毕。题3：选，用K-均值算法进行聚类分析第一步：选取第二步：根据聚类中心进行聚类，得到第三步：计算新的聚类中心第四步：因，故回到第二步第二步：根据新的聚类中心重新进行聚类，得到第三步：计算新的聚类中心第四步：，所以算法收敛，得聚类中心为迭代结束。题4：画出ISODATA算法的流程框图非最后一次（第一步）输入参数（第二步）近邻聚类计算聚类中心、均值等最后一次？最后

3、一次？偶次或（第十一步）合于合并条件？（第八步）分裂运算合并运算置（第七步）是是否不完成完成是否END改变输入不改变输入是否否题5：试用ISODATA算法对如下模式分布进行聚类分析：x1(0, 0), x2(3,8), x3(2,2), x4(1,1), x5(5,3), x6(4,8), x7(6,3), x8(5,4), x9(6,4), x10(7,5)从题目中我们可知，。假如取初始值，则具体运算步骤为：第一步：取参数。第二步：因只有一个聚类中心，故和。第三步：因，无子集可抛弃。第四步：修改聚类中心第五步：计算第六步：计算第七步：因还不是最后一次迭代，且，故进入第八步。第八步：求中的标准

4、差向量第九步：中最大分量是，因此第十步：因且，可将分裂成两个新的聚类。设，则，增加1，跳回到第二步。第二步：新的样本集为，则。第三步：因和都大于，无子集可抛弃。第四步：修改聚类中心，第五步：计算，第六步：计算第七步：因这是偶迭代次数，因此进入第十一步第十一步：因，故聚类中心不发生合并，转至第十四步第十四步：因还不是最后一次迭代，且经判断不需要修改给定的参数，回到第二步第二步：新的样本集为，则。第三步：因和都大于，无子集可抛弃。第四步：修改聚类中心，第五步：计算，第六步：计算第七步：该步中没有一种情况可被满足，继续执行第八步。第八步：计算和中的标准差第九步：，且和则将分裂成两个新的聚类。设，则，增加1，跳回到第二步。第二步：新的样本集为：，第三步：因，和都大于，无子集可抛弃。第四步：修改聚类

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