模式识别非监督学习方法聚类分析.pptVIP

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2025-07-22 发布于广东
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模式识别非监督学习方法聚类分析.ppt

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§1.5分解聚类分解聚类：把全部样本作为一类，然后根据相似性、相邻性分解。目标函数为：两类均值方差N：总样本数，：ω1类样本数：ω2类样本数，第31页，共55页，星期日，2025年，2月5日分解聚类框图初始分类调整分类方案最终结果目标函数达到最优？第32页，共55页，星期日，2025年，2月5日例2：已知21个样本，每个样本取二个特征，原始资料矩阵如下表：样本号12345678910x10022445667x265534312101112131415161718192021-4-2-3-3-5100-1-1-3322021-1-2-1-3-5第33页，共55页，星期日，2025年，2月5日∴目标函数∴解：第一次分类时计算所有样本，分别划到时的E值，找出最大E值对应的样本。1、开始时，第34页，共55页，星期日，2025年，2月5日2、分别计算当划入时的E值把划入时有第35页，共55页，星期日，2025年，2月5日然后再计算把划入时对应的E值，找出一个最大的E值。一直计算下去…把划为的E值最大。∴E(1)=56.6再继续进行第二，第三次迭代…计算出E(2),E(3),…第36页，共55页，星期日，2025年，2月5日次数E值156.6279.16390.904102.615120.116137.157154.108176.159195.2610213.0711212.01第37页，共55页，星期日，2025年，2月5日第10次迭代划入时，E最大。于是分成以下两类：∴每次分类后要重新计算的值。可用以下递推公式：第38页，共55页，星期日，2025年，2月5日第39页，共55页，星期日，2025年，2月5日第1页，共55页，星期日，2025年，2月5日§1.1基本概念分类与聚类的区别分类：用已知类别的样本训练集来设计分类器（监督学习）聚类（集群）：用事先不知样本的类别，而利用样本的先验知识来构造分类器（无监督学习）举例：小孩区分桔子和苹果第2页，共55页，星期日，2025年，2月5日相似性与距离聚类相似性：模式之间具有一定的相似性，这既表现在实物的显著特征上，也表现在经过抽象以后特征空间内的特征向量的分布状态上。聚类分析定义：对一批没有标出类别的模式样本集，按照样本之间的相似程度分类，相似的归为一类，不相似的归为另一类，这种分类称为聚类分析，也称为无监督分类。模式识别高性价比安卓智能手机排行榜_热门促销智能手机推荐第3页，共55页，星期