聚类分析算法技术方案与实现

聚类分析算法借鉴 聚类分析是数据挖掘和机器学习中的一种重要技术，旨在将相似对象归类到同一类别中。聚类分析算法可以分为两大类：有监督学习和无监督学习。前者需要事先知道类别信息，而后者不需要事先知道类别信息。 本文主要介绍了聚类分析算法的技术方案，包括简单聚类、谱系或层次聚类和基于准则函数的动态聚类等。 简单聚类算法是最基本的聚类算法之一，其主要思想是根据相似性阈值和最小距离原则来确定类别。具体来说，首先需要确定类心，即每个类别的中心点，然后计算每个模式特征矢量到类心的距离，并根据距离阈值来确定类别。如果距离小于阈值，则该模式特征矢量属于该类别，否则，创建一个新的类别。 谱系或层次聚类算法是另一种常用的聚类算法。该算法首先将所有模式特征矢量作为一个类别，然后不断地合并相似的类别，直到达到预定的类别数目。该算法的优点是可以发现类别之间的层次关系。 基于准则函数的动态聚类算法是最复杂的聚类算法之一。该算法的主要思想是定义一个准则函数，来刻划聚类过程或结果的优劣，然后通过优化准则函数来确定类别。常用的准则函数包括均值法、ISODATA法、近邻函数法等。 在聚类分析中，类心、类别个数、模式输入顺序等都是影响聚类结果的重要因素。因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的聚类算法和参数设置。 本文还介绍了简单聚类方法的算法思想、算法原理步骤和性能分析。简单聚类方法的算法思想是根据相似性阈值和最小距离原则来确定类别。算法原理步骤包括取任意的一个模式特征矢量作为第一个聚类中心，计算下一个模式特征矢量到聚类中心的距离，并根据距离阈值来确定类别。该算法的性能分析表明，聚类结果很大程度上依赖于距离阈值的选取、待分类特征矢量参与分类的次序和聚类中心的选取。 最后，本文还讨论了改进简单聚类方法的方法，包括采用试探法，选用不同的门限及模式输入次序来试分类，并对聚类结果进行检验和比较，以选择最好的聚类结果。