对以下5个样本,用最小距离准则进行层次聚类,样本1:0,1,3,1,3,4。样本2:3,3,3,1,2,1。样本3:1,0,0,0,1,1。样本4:2,1,0,2,2,1。样本5:0,0,1,0,1,0。
时间: 2023-10-03 14:03:31 浏览: 50
同样地,我们需要先计算每个样本之间的距离,这里我们仍然采用欧几里得距离。计算结果如下:
| | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| ------ | ------ | ------ | ------ | ------ | ------ |
| 1 | 0 | 3.32 | 4.24 | 4.36 | 4.69 |
| 2 | 3.32 | 0 | 3 | 3.16 | 3.87 |
| 3 | 4.24 | 3 | 0 | 2.45 | 1.73 |
| 4 | 4.36 | 3.16 | 2.45 | 0 | 1.41 |
| 5 | 4.69 | 3.87 | 1.73 | 1.41 | 0 |
接下来,我们可以用最小距离准则进行层次聚类。具体步骤与上文一致,得到以下的聚类结果:
| 聚类编号 | 聚类元素 | 聚类距离 |
| -------- | -------- | -------- |
| 1 | 1 | 0 |
| 2 | 2 | 0 |
| 3 | 3 | 0 |
| 4 | 4 | 0 |
| 5 | 5 | 0 |
| 6 | 1,4 | 2.45 |
| 7 | 2,3 | 3 |
| 8 | 1,4,2,3 | 3.16 |
| 9 | 5 | 4.24 |
| 10 | 1,4,2,3,5 | 4.69 |
| 11 | 1,4,2,3,5,6 | 5.05 |
因此,最终的聚类结果为:
1. {1}
2. {2}
3. {3}
4. {4}
5. {5}
6. {1,4}
7. {2,3}
8. {1,2,3,4}
9. {5}
10. {1,2,3,4,5}
11. {1,2,3,4,5,6}