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1、实验一:最大最小距离聚类法一、实验目的1.复习Matlab的基本命令，熟悉Matlab下的基本函数；2.复习最大最小距离聚类算法的基本原理。二、实验内容设计Matlab程序，要求：输入模式向量和类别数，能够输出聚类的结果并分析结果的是否合理。三、实验仪器、设备PC机一台，Matlab软件等。四、实验原理同学们自己复习五、实验报告要求1.按照本节内容进行实验报告书写；2.实验完成后，要输出实验结果，并进行总结和分析。3.要求实验报告输出结果打印，其他部分必须手写。附件：最大最小距离聚类算法的源程序(maxmin_cluster.m)maxmin_cluster.
2、m%最大最小距离聚类法程序，X输入的模式列向量，w1输入的初始聚类屮心;clearallclc%function[w,bel]=maxmincluster(X,w)X=[00;10;01;11;21;12;22;32;66;76;86;67;77;87;97;78;88;98;89;99]：%输入模式列向量w1=X(:,1)%任选初始聚类中心w=w1;[l,N]=size(X);[l,m]=size(w);%计算输入模式的维数%%计算聚类中心的维数%%计算所有样本到第一个聚类中心的距离dist_all=[];%%定义距离矩阵forj=1:mdist=sum((
3、(ones(N,1)*w1(:,j),-X').A2)');%计算向量到聚类中心的距离dist_all=[dist_all;dist];end%%找到距离第一个聚类中心距离最大的向量，作为第二个聚类中心[q1,bek]=max(dist_all);thesheld=q1A0.5;%%最大距离w2=X(:,bek)%找到距离第一个聚类中心距离最大的向量，作为第二个距离中心w=[w1w2];%构造聚类中心向量[l,m]=size(w);%%%逐个计算模式样本到以上两个聚类中心的距离，并选出其中的最小距离dist_all=[];forj=1:mdist=sum(((
4、ones(N,1)*w(:,j)'-X').A2)');%计算向量到聚类中心的距离dist_all=[dist_all;dist];end[d2,inx2]=min(dist_all)%%选择最小距离[d3,inx3]=max(min(dist_all));%%选最小距离中的最大值%%如果最小距离的最大值大于规定的阈值，则选择新的聚类中心if(d3A0.5>0.5*thesheld)%%最大距离与规定的阈值相比较w3=X(:,inx3);%%%w=[w1w2w3]%构造聚类中心向量[l,m]=size(w);%%%逐个计算模式样本到以上三个聚类中心的距离，并选
5、出其中的最小距离dist_all=[];forj=1:mdist=sum(((ones(N,1)*w(:,j)'-X').A2)');%计算向量到聚类中心的距离dist_all=[dist_all;dist];end[d4,inx4]=min(dist_all)%%选择最小距离elsew=[w1w2]%构造聚类中心向量[l,m]=size(w);%%%逐个计算模式样本到以上两个聚类中心的距离，并选出其中的最小距离dist_all=[];forj=1:mdist=sum(((ones(N,1)*w(:,j)'-X').A2)');%计算向量到聚类中心的距离dis
6、t_all=[dist_all;dist];end[d2,inx2]=min(dist_all)%%选择最小距离end实验二：K-均值聚类法一、实验目的1.复习Matlab的基本命令，熟悉Matlab下的基本函数；2.复习K■均值聚类算法的基本原理。二、实验内容设计Matlab程序，要求：输入模式向量和类别数，能够输出聚类的结果并分析结果的是否合理。三、实验仪器、设备PC机一台，Matlab软件等。四、实验原理同学们自己复习五、实验报告要求1.按照本节内容进行实验报告书写；2.实验完成后，要输出实验结果，并进行总结和分析。3.要求实验报告输出结果打印，其他部分
7、必须手写。附件：K■均值算法的源程序（means.m）means.m%K■均值聚类法程序，X输入的模式列向量，w输入的输出聚类中心clearallclc%function[w,bel]=k_means(X,w)X=[00;10;01;11;21;12;22;32;66;76;6;67;77;87;97;78;88;98;89;9w=[00;10]：9］：%输入模式列向量%输入最初聚类中心[l,N]=size(X);[l,m]=size(w);e=1;iter=0;while(e~=0)iter=iter+1;w_old=w;dist_all=[];forj=1
8、:mdist=sum(((ones(N
