聚类算法详解：层次、K均值与ISODATA方法深度解析

本文是一篇详细的聚类算法综述文章，主要介绍了几种常见的聚类方法，包括层次聚类和K均值聚类，以及它们在信息检索中的应用。首先，分层次聚类法（最短距离法）通过不断合并距离最近的样本，直到达到预定的类别数量。这种算法的关键步骤包括计算类中心间距、找出靠得最近和最远的样本，以及更新类间平均距离。这种方法的时间复杂度与样本数量成线性关系。 接着，K平均聚类法（距离平方和最小聚类法）是一种迭代过程，它假设预先知道类别数量K。该方法通过不断调整每个样本到所属类别的中心的距离平方和，直至达到最小值。这种方法的优势在于其简单易实现，但对初始聚类中心的选择较为敏感。 文中还提到了叠代自组织（ISODATA）聚类法，这是一种基于迭代的过程，通过连续的数据划分来形成聚类。ISODATA的改进版本可能涉及更复杂的优化策略，旨在提高聚类效果。ISODATA法的核心思想是利用相似度度量（如欧几里得距离）将数据点分配到不同的簇中。 向量空间模型是聚类算法在信息检索中的一个重要应用背景。在这种模型中，文档和查询都被表示为向量，通过计算查询向量与文档向量之间的相似度，可以找到最相关的文档。SMART系统就是基于向量空间模型的一个知名实例。 这篇综述提供了对几种基础聚类算法的深入理解，包括它们的工作原理、应用场景以及在向量空间模型中的角色。了解这些算法对于理解和应用聚类分析技术在数据挖掘、文本分析等领域至关重要。