聚类分析在现金识别中的应用

"现金识别例子-模式识别之聚类分析" 在模式识别中，聚类分析是一种常用的技术，主要用于无监督学习场景，即将数据集中的对象自动分成具有相似性质的组，即“类”。这个例子涉及到的是现金识别，具体是100元人民币A面的某些特征点的距离计算，用于展示如何利用距离测度来评估模式之间的相似性。 聚类分析的核心在于度量模式间的相似性。在给定的例子中，提到了几种距离测度方法： 1. Euclidean距离（欧氏距离）：15.000000 2. Manhattan距离（曼哈顿距离）：33.000000 3. Chebyshev距离（切比雪夫距离）：11.000000 4. Minkowski距离（闵可夫斯基距离）：11.039449，这里m取值为8 这些距离测度是用来衡量两个点在多维空间中的“远离”程度，它们在聚类分析中扮演着至关重要的角色，因为它们决定了哪些对象被视为近似或相似。 X和Y坐标分别表示了100元人民币A面第1个样本的10个和20个特征点的位置，通过计算这些点的差异，可以得到距离矩阵，进而应用某种距离测度方法计算出整体的相似性。 聚类分析的有效性取决于特征的选择和分类算法的适应性。特征量可以分为物理量、次序量和名义量： - 物理量：如物体的尺寸、速度等，有具体的数值。 - 次序量：如等级、技能水平等，有顺序但不一定有固定间距。 - 名义量：如性别、状态、种类，只代表类别，没有大小关系。 选择合适的特征至关重要，因为特征选取不当、不足或过多都可能导致分类效果不佳。例如，特征选取不足可能将不同类别的模式误归为一类；选取过多则会增加计算复杂性，可能反而降低分析效果。此外，量纲选取也非常重要，量纲不一致的数据需要进行标准化处理，以确保不同特征在同一尺度上比较。 在实际应用中，比如动物分类的例子，不同的特征选取会产生不同的聚类结果。例如，如果以是否为哺乳动物为特征，那么羊、狗和猫会被归为一类；而如果以是否为水生动物为特征，那么蓝鲨、金鱼和绯鲵鲣可能会被归为一类。这展示了特征选择对于聚类分析结果的显著影响。 聚类分析是一种强大的工具，用于发现数据中的内在结构和模式，而成功的关键在于理解数据特性，选择合适的相似性度量和聚类算法，并正确处理特征选择和量纲问题。在现金识别的例子中，通过计算特征点间的距离，我们可以期望找到具有相似特征的纸币，从而提高识别的准确性和效率。