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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.doc

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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

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, 4 x2: 3, 3, 3, 1, 2, 1 x3: 1, 0, 0, 0, 1, 1 x4: 2, 1, 0, 2, 2, 1 x5: 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,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:修改聚类中心 第五步:计算 ,, 第六步:计算 第七步:因为最后一次迭代,跳到第十四步 第十四步:最后一次迭代,故算法结束。 最终将原样本集聚成三类 ,,。

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