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模式识别与人工智能
目 录
一、数据介绍
二、K均值聚类
三、多维尺度变换
一、数据介绍
原始数据（IRIS）
一、数据介绍
数据（IRIS）预处理
二、K均值聚类
K-means聚类算法：
由Macqueen提出，是一种基于划分的聚类算法，它通过不断的迭代来实现聚
类，当算法收敛到结束条件时就终止迭代过程，得出聚类结果。
以确定的类数K和选定的初始聚类中心为前提，使样本到其判属类别中心距离
之和最小的最佳聚类。
二、K均值聚类
程序来源
Matlab自带K均值算法程序
调用命令：[Idx,C,sumD,D] = kmeans(X,K)；
X ： NxP的数据矩阵
K ： 表示将X划分为几类，为整数
Idx ： N*1向量，存储每个点的聚类标号
C ： K*P矩阵，存储K个聚类质心位置
sumD： 1*K向量，存储类间所有点与该类质心点距离之和
D ： N*K矩阵，存储每个点与所有质心的距离
二、K均值聚类
…
Kmeans程序结果示意图
二、K均值聚类
SPSS软件界面
二、K均值聚类
MATLAB SPSS
IRIS数据散点图
二、K均值聚类
初始聚类中心
聚类 150组IRIS数据集聚类过程
1 2 3
sepalength 7.7 5.7 4.9
sepalwidth 3.8 4.4 2.5
petallength 6.7 1.5 4.5
最终聚类中心
petalwidth 2.2 .4 1.7 每个聚类中的案例数
聚类 聚类 1 38.000
1 2 3
a 2 50.000
迭代历史记录
sepalength 6.9 5.0 5.9
聚类中心内的更改
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