动态聚类法—实验报告.docx

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1、《模式识别》实验报告(3)动态聚类法姓名：滕超淋学号：专业：生物医学工程k-均值算法一、实验原理实验数据：IRIS数据。分为三种类型，每种类型中包括50个4维的向量。实验方法：K-均值算法算法步骤：1.选择K个初始聚类中心Z1(1),Z2(1),...,Zk(1).聚类中心随迭代次数而变，括号中的数字表示迭代次序。2.逐个将待分类样本{X}按最小距离准则分配到K个中心的某一个中心，以下公式进行判断：，其中k为迭代次数，Zj(k)为聚类中心。3.分配完后，下来计算每个聚类的新中心Zj(k+1)。计算公式如下：Zj

2、k+1=1/Nix∈Sj(k)XNi是j类样本的个数，以均值向量作为新的中心。4.如果Zj(k+1)≠Zj(k)，则回到第二步，将模式样本重新逐个划分，继续迭代计算。如果Zj(k+1)=Zj(k)，则算法收敛，结束。二、实验步骤（1）从IRIS_DATA.txt文件中读取估计参数用的样本，并任意选取三个样本作为初始聚类中心。（2）计算距离，按最小距离原则进行分类。（3）计算新的聚类中心，并判断新的聚类中心是否与本次迭代的聚类中心一样。如果一样则计算结束，否则继续迭代。三、实验结果及分析选取不同的初始聚类中心对结

3、果影响较大，特别是选取同一类的样本作为初始聚类中心的时候分类结果不理想。由于第一类与第二类、第三类区别较大，所以能很好的分类出来，但是第二类和第三类的样本很近，而且有一些点相重叠，致使分类结果不理想。以下是实验结果：通过与原数据比较，第一类即t1分类完全正确，然而t2，t3不理想。算法需要进一步改进和完善。ISODATA算法一、原理介绍Isodata，迭代自组织分析，通过设定初始参数而引入人机对话环节，并使用归并与分裂的机制，当某两类聚类中心距离小于某一阈值时，将它们合并为一类，当某类标准差大于某一阈值或其样本

4、数目超过某一阈值时，将其分为两类。在某类样本数目少于某阈值时，需将其取消。如此，根据初始聚类中心和设定的类别数目等参数迭代，最终得到一个比较理想的分类结果。二、算法设计第一步：将个模式样本{,i=1,2,3,…,}读入，确定C个初始聚类中心和6个初始参数（K，θN，θc，θs，L，I）。第二步：将N个模式样本分给最近的聚类，假如Dj=min(‖x-zj‖,i=1,2,…,), 即‖x-zj‖的距离最小，则x∈Sj。第三步：如果Sj中的样本数Nj<θN,取消样本子集。第四步：修正聚类中心值j=1,2,…,第五步：

5、计算各聚类域Sj中诸聚类中心间的平均距离：第六步：计算全部模式样本对其相应聚类中心的总平均距离：第七步：判别分裂、合并及迭代运算等步骤：①如迭代运算次数已达I次，即最后一次迭代，置θc=0（无需新中心）,跳到第十四步，运算结束。②如Nc≤K/2，即聚类中心的数目等于或不到规定值的一半，则进入第八步，将已有的聚类分裂。③如迭代运算的次数是偶次，或Nc≥2K，不进行分裂处理，跳到第十一步(合并处理)；如不符合以上两个条件（即既不是偶次迭代，也不是≥2K），则进入第八步，进行分裂处理。分裂处理：第八步：计算各个聚类中

6、样本到聚类中心距离的标准差向量：第九步：求每一标准差向量{σj}中的最大分量第十步：在任一最大分量集{σj=1,2,…，}中，如有σj>θS（该值给定），同时又满足以下二条件中之一：(a)Djmean>Dmean和即Sj中样本总数超过规定值一倍以上，（b）Nc≤K/2，则将Zj分裂为两个新的聚类中心Zj+和Zj-,且类别数加Nc+1。分裂方法是在Zj+相应分量加上k*σjmax，在Zj-的相应分量减去k*σjmax，其中k=0.5；。如果本步完成了分裂运算，则跳回第二步；否则，继续。第十一步：计算全部聚类中心的

7、距离：Dij=

8、

9、Zi-Zj

10、

11、,其中i=1,2,…,Nc-1j=i+1,…,Nc第十二步：比较Dij与θc值，将Dij<θc的值按最小距离次序递增排列，即{Di1j1,Di2j2,…,Diljl},假设Di1j1

12、算法结束。否则回到第一步由操作者改变输入参数；或回到第二步继续迭代，不改变参数。三．实验步骤（1）主程序如下：(2)分类函数(3)合并函数(4)分裂函数四.实验结果下列各表中，K为预期的聚类数目；theta_N为每一聚类样本域的最小数目；theta_S为每一聚类样本域距离分布的标准差；theta_C为两个聚类中心的最小距离；L为一次迭代运算中可以合并的聚类中心的最多数，I为迭代次数。1