第二章模识作业

发布 2020-02-19 22:26:28 阅读 1198

第二章聚类分析。

1、 画出给定迭代次数为n的系统聚类法的算法流程框图。

k均值流程图。vsd文件中也可见)

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

解:(1)将每个样本单独看成一类,得,

计算各类之间的距离,得距离矩阵d(0)

2)矩阵d(0)中最小距离元素为,它是和之间的距离,将它们合并为一类,得新的分类为,

计算聚类后的距离矩阵d(1)。

3)矩阵d(1)中最小距离元素为,它是和之间的距离,将它们合并为一类,得新的分类为,

同样,按最小距离准则计算距离矩阵d(2)

4)同理,得。

此时得到最终分类结果:、

3、选k=2, z1(1)= x1, z2(1)=x10, 用k-均值算法进行聚类分析。

解:第一步:取k=2,并选z1(1)=x1=(0 0)t,z2(1)=x10=(7 6)t

第二步:比较,得到:

s1(1)=,n1=8

s2(1)=,n2=12

第三步:计算新的聚类中心。

第四步:因,j=1,2,返回第二步;

第二步(返回1):由新的聚类中心,比较,得到的。

分类结果与前一次迭代的结果相同,即s1(2)=s1(1),s2(2)= s2(1);

第三步(返回2):聚类中心与前一次迭代的结果相同;

第四步(返回2):因,j=1,2,算法收敛,得到最终的聚类中心。

4、编写k-均值聚类算法程序,对上图所示数据进行聚类分析(选k=2)

解:源码见k_文件,程序运行结果如下。

6、画出isodata算法的流程框图。

文件中也可见)

7、试用isodata算法对如下模式分布进行聚类分析:

解:本题中n=10,n=2。取初始值nc=2,z1(1)=x1=(0 0)t,z2(1)=x6=(4 8)t,则运算步骤如下:

第一步:取k=3,θn=1,θs=1,θc=4,l=1,i=4

第二步:新的样本集为。

s1=,n1=3

s2=,n2=7

第三步:因n1>θn ,n2>θn无子集可抛。

第四步:修改聚类中心。

第五步:计算模式样本与聚类中心间的平均距离。

第六步:计算全部模式样本和其对应聚类中心的总平均距离。

第七步:因不是最后一次迭代,且nc>k/2,奇数次迭代且nc<2k,进入第八步。

第八步:计算s1中的标准差向量。

第九步:σ1max = 0.47, σ2max = 2。

第十步:因σ2max>θs 且且n2 > 2(θn + 1),可将z2**成两个新的聚类。设,则。

将和表示为z2和z3,nc加1,返回第二步。

第二步(返回1):新的样本集为。

s1=,n1=3

s2=,n2=2

s2=,n3=5

第三步(返回1):因n1>θn 且n2>θn且n3>θn,无子集可抛。

第四步(返回1):修改聚类中心。

第五步(返回1):计算模式样本与聚类中心间的平均距离,j=1,2,3

第六步(返回1):计算全部模式样本和其对应聚类中心的总平均距离。

第七步(返回1):因是偶数次迭代,满足第七步的条件3,进入第十一步。

第十一步:计算聚类对之间的距离。

第十二步:d12 、d13 、d23均大于θc

第十三步:从上一步结果看出,聚类中心不发生合并。

第十四步:因不是最后一次迭代运算,判断是否需要修改给定的参数。

1) 已获得所要求的聚类数目;

2) 聚类之间的分离度大于类内样本分离的标准差;

3) 每一聚类子集的样本数目都具有样本总数中足够大的比例。

因此,可认为聚类中心具有代表性,返回第二步。

第二~六步(返回2):与上一次迭代计算结果相同。

第七步(返回2):没有一种情况可满足,进入第八步。

第八步(返回2):计算s1、s2、s3的标准差。

第九步(返回2):σ1max=0.47,σ2max=0.5,σ3max=0.75

第十步(返回2):**条件不满足,进入第十一步。

第十一步(返回2):与上一次迭代的结果相同。

第。十二、十三步(返回2):与上一次迭代的结果相同。

第十四步(返回2):无新的内容加入本次迭代中,返回第二步。

第二~六步(返回3):与上一次迭代计算结果相同。

第七步(返回3):因是最后一次迭代,置θc=0,转至第十一步。

第十一步(返回3):同上一次迭代结果相同。

第十二步(返回3):与上一次迭代的结果相同。

第十三步(返回3):无合并发生。

第十四步(返回3):最后一次迭代,算法结束。

最终分类结果为:

s1=,s2=,s2=

8、编写isodata聚类算法程序,对如下数据进行聚类分析:

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)}

解:源码见文件,程序运行结果如下。

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