聚类分析在现金识别中的应用-欧氏平均距离
需积分: 10 133 浏览量
更新于2024-07-11
收藏 3.76MB PPT 举报
"这个资料主要讨论的是聚类分析在现金识别中的应用,特别是在使用欧氏平均距离作为相似性测度的情况下。文件包含10个文本文件,每个文件代表一种人民币面值,包括100圆、50圆、20圆和10圆的新旧两个版本,每个版本有4个不同的方向,总计8个数据块。每个数据块由8个传感器的数据组成,每个传感器又有60个采样数据。聚类分析是无监督学习的一种,其目标是将相似的对象归为一类,但有效性的实现依赖于特征选取和分类算法的匹配。"
在聚类分析中,首先我们要理解它的基本思想。聚类分析是一种无监督学习方法,它的核心是将具有相似属性的对象或数据点归到同一类别中。在现金识别的例子中,可能的目标是将相同面值和版本的纸币归类在一起,即使它们的方向或传感器读数有所不同。聚类分析的关键在于定义模式的相似性和选择合适的聚类算法。
模式相似性测度是聚类分析中的重要组成部分,这里提到了欧氏平均距离。欧氏距离是最常见的距离度量方式,它计算的是两个点在多维空间中的直线距离。在现金识别中,如果两个纸币的传感器数据越接近,那么它们的欧氏距离就越小,表示它们更可能属于同一类别。
特征量的类型对聚类结果有很大影响,包括物理量(如尺寸、重量)、次序量(如等级、排名)和名义量(如类别标签)。在现金识别的例子中,特征可能是不同传感器在不同方向上的响应值。特征选取的恰当与否直接影响聚类的效果。特征选取不当可能导致不同类别的数据被错误地归类,例如,如果只考虑部分传感器数据,可能会忽略某些重要的区分因素。另一方面,特征选取过多也可能增加计算复杂性,甚至降低分析的准确性。
聚类的有效性取决于分类算法与特征点分布的匹配程度。例如,如果特征选取不足,可能会使本来属于不同类别的模式被误认为同一类;反之,如果特征选取过多,可能会引入噪声,使得聚类过程变得复杂且效果不佳。此外,量纲选取的正确性也是关键,不一致的量纲可能导致数据失衡,从而影响聚类结果。
以动物分类为例,如果我们基于不同的特征,比如是否为哺乳动物、是否有毒或是能否飞行,会得到不同的聚类结果。这进一步强调了特征选择对聚类分析的重要性。在现金识别中,选择正确的特征(如不同方向的传感器数据)将有助于准确地区分不同面值和版本的纸币。
聚类分析是一种强大的工具,用于无监督地组织和理解数据。在现金识别场景下,通过欧氏平均距离来衡量传感器数据的相似性,可以有效地将不同面值和版本的纸币进行分类。然而,为了达到最佳效果,必须谨慎选择和处理特征,确保分类算法能够适应数据的特性。
117 浏览量
2019-08-13 上传
2021-09-26 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
欧学东
- 粉丝: 743
- 资源: 2万+
最新资源
- ES管理利器:ES Head工具详解
- Layui前端UI框架压缩包:轻量级的Web界面构建利器
- WPF 字体布局问题解决方法与应用案例
- 响应式网页布局教程:CSS实现全平台适配
- Windows平台Elasticsearch 8.10.2版发布
- ICEY开源小程序:定时显示极限值提醒
- MATLAB条形图绘制指南:从入门到进阶技巧全解析
- WPF实现任务管理器进程分组逻辑教程解析
- C#编程实现显卡硬件信息的获取方法
- 前端世界核心-HTML+CSS+JS团队服务网页模板开发
- 精选SQL面试题大汇总
- Nacos Server 1.2.1在Linux系统的安装包介绍
- 易语言MySQL支持库3.0#0版全新升级与使用指南
- 快乐足球响应式网页模板:前端开发全技能秘籍
- OpenEuler4.19内核发布:国产操作系统的里程碑
- Boyue Zheng的LeetCode Python解答集