在"1-1 聚类分析.pdf"文件中,主要探讨了模式识别这一关键领域,它是计算机科学中的一个重要分支,致力于通过数学技术手段自动处理和理解环境与客体的模式。模式识别涉及多个子领域,如图像处理与计算机视觉、语音语言信息处理、脑网络组和类脑智能,目标是模拟人类识别模式的过程,并开发有效的计算方法。 文件的核心部分着重介绍了两种常见的聚类分析方法:基于图的聚类和基于中心点的聚类。 1. **基于图的聚类**(Graph-based Clustering): 这种方法通常利用图论的概念,数据集被视为一个网络,节点代表数据点,边表示它们之间的相似性或连接度。算法如层次聚类(Hierarchical Clustering),步骤包括初始化每个点为一个单独的簇,然后反复合并最近的簇,直到满足停止条件,如簇不再改变或达到预定数量。例如,第四个图表展示了一种层次聚类的伪代码,输入是一组数据点,输出是最终的簇分配。 2. **基于中心点的聚类**(Centroid-based Clustering),以K-means Clustering为例,是一种迭代过程,它将数据分为预设数量(K)的簇。初始时随机选择K个质心(中心点),然后将每个数据点分配到最近的质心所属的簇。接着,更新每个簇的质心为该簇内所有点的平均值,再重新分配数据点,这个过程重复直到质心不再变化或达到预设的最大迭代次数。文件中提到了算法1(Hierarchical Clustering)和算法2(K-means Clustering)的具体步骤。 这两种聚类方法都假设数据倾向于形成离散的簇,同一簇内的点有更高的共享特征值。尽管如此,数据点可能跨越多个簇,反映出数据分布的复杂性。聚类分析在许多领域都有应用,包括市场细分、社交网络分析、生物信息学等,是数据挖掘和机器学习的基础技术之一。通过理解和掌握这些聚类算法,可以有效地组织和理解大量数据,发现潜在的结构和规律。
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