动态聚类法模式识别PPT讲稿.ppt

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1、动态聚类法模式识别第1页，共20页，编辑于2022年，星期五K-均值聚类n又称为C-均值聚类,是根据函数准则进行分类的聚类算法,使聚类准则函数最小化.第2页，共20页，编辑于2022年，星期五准则函数第3页，共20页，编辑于2022年，星期五K-均值算法的聚类准则第4页，共20页，编辑于2022年，星期五算法描述设共有N个模式样本,计算步骤如下:第5页，共20页，编辑于2022年，星期五第6页，共20页，编辑于2022年，星期五算法讨论nK-均值算法受以下几个因素的影响n(1)指定聚类中心的个数是否符合模式的实际分布;n(2)所选聚类中心的初始位置;n(3)样本分布的几何性质;n(4)样本的读

2、入次序.试探第7页，共20页，编辑于2022年，星期五聚类结果的评价n常见的几个评价指标 (1)聚类中心之间的距离 同一类样本相聚比较密集,不同类样本相距较远.聚类中心之间的距离通常总大于各类样本的类内平均距离.类间距离太小,说明两类靠得太紧,有可能合并.第8页，共20页，编辑于2022年，星期五(2)诸聚类域中的样本数目 如果样本的抽取比较合理,通常各类的样本数相差不大.因此聚类结果中,若某一类的样本数较其它类的样本数明显多得多,该类有可能是几类样本的集合.综合考虑(1)、(2)第9页，共20页，编辑于2022年，星期五(3)诸聚类域内样本距离的标准差向量 聚类域内样本与聚类中心对应分量差的

3、平方和的平均值叫方差.方差的算术平方根叫做标准差.第10页，共20页，编辑于2022年，星期五n此外还可以用其它距离度量之分析模式样本的聚类性质.例如:在一个聚类域内,距离聚类中心最远与最近的样本位置等.第11页，共20页，编辑于2022年，星期五第12页，共20页，编辑于2022年，星期五第13页，共20页，编辑于2022年，星期五第14页，共20页，编辑于2022年，星期五第15页，共20页，编辑于2022年，星期五第16页，共20页，编辑于2022年，星期五第17页，共20页，编辑于2022年，星期五考试重点n模式识别的基本概念n模式识别系统n最小错误率贝叶斯分类器n最小风险贝叶斯分类器

4、n线性判别分类器的设计步骤n广义线性分类器(非线性线性)n感知器准则函数及迭代解n最小均方误差准则与伪拟解nFisher判别分类的思想、原则及准则函数n特征提取、特征选择的概念n欧氏距离、马氏距离第18页，共20页，编辑于2022年，星期五n基于类内散布矩阵的单类模式特征提取n聚类的概念与理解n监督分类、无监督分类n聚类与分类n基于距离阈值、函数准则的聚类n近邻聚类法n最大最小距离算法n层次聚类法n动态聚类法：K-均值聚类算法第19页，共20页，编辑于2022年，星期五考试题型n第一题 概念题（2个小题）10分n第二题 简答题（3个小题）30分n第三题 计算题（4个小题）50分n第四题 综合应用题 10分第20页，共20页，编辑于2022年，星期五