最大最小距离聚类法输入模式向量和类别数python代码

下面是使用Python实现最大最小距离聚类法的代码，其中输入包括一个模式向量集合和一个类别数：

import numpy as np

def max_min_clustering(X, k):
    """
    最大最小距离聚类法
    :param X: 模式向量集合，每行表示一个模式向量
    :param k: 聚类的类别数
    :return: 聚类的结果，每个元素表示一个模式向量的簇标记
    """
    n = X.shape[0]
    C = np.zeros(n)  # 初始化每个模式向量的簇标记
    C[0] = 1  # 将第一个模式向量分到第一簇
    d = np.zeros((n, n))  # 计算样本之间的距离矩阵
    for i in range(n):
        for j in range(i + 1, n):
            d[i, j] = np.linalg.norm(X[i] - X[j])
            d[j, i] = d[i, j]
    for i in range(2, k + 1):
        min_d = np.zeros(n) + np.inf
        for j in range(1, n):
            for l in range(1, n):
                if C[j] != C[l]:
                    min_d[j] = min(min_d[j], d[j, l])
        max_min_d = np.argmax(min_d)
        C[max_min_d] = i  # 将距离最大的模式向量分到新的一簇
    return C

其中，`X`是一个`n`行`m`列的矩阵，表示`n`个模式向量，每个模式向量包含`m`个特征值；`k`是指定的聚类类别数，函数返回一个长度为`n`的一维数组，表示每个模式向量所属的簇标记。