动态聚类框图详解：北京邮电大学模式识别课件-第6章聚类分析

动态聚类框图是北京邮电大学模式识别课程中关于模式识别导论第六章——聚类分析的重要概念。该章节主要讨论了分类与聚类这两种数据分析方法的区别。分类是监督学习的一种，依赖于已知类别的训练数据来构建分类器；而聚类，即无监督学习，目标是发现数据内在的结构，将样本自动归类，即使样本的类别在聚类过程中未知。 系统聚类是一种常见的聚类方法，其过程包括：首先将每个样本视为一个独立的类别，然后通过比较样本间的相似性和相邻性进行聚合。这里提到的距离度量方式多样，如最短距离、最长距离、中间距离、重心距离、类平均距离以及离差平方和。最短距离是类别中两个最接近样本间的距离，最长距离则反之，中间距离综合两者考虑。重心距离则是两个类别的均值之间的距离，类平均距离则计算类内所有样本对之间距离的平方和平均。离差平方和和增量用于评估合并类别的合理性，合并后的离差平方和增量越小，表明合并越有效。 举例来说，如果有一个包含多个类别的样本集，系统聚类算法首先会将每个样本划分为一个初始类，接着根据样本间的距离关系不断调整分类，直到找到最优的聚类结果。整个过程可能涉及到迭代和优化，如K-means算法，通过不断更新聚类中心和重新分配样本，直到达到预设的收敛条件。 MATLAB作为一种常用的数据处理工具，提供了丰富的函数和可视化工具，可以方便地实现这些聚类算法的编程操作。通过动态聚类框图的形式，学生可以直观地理解和掌握聚类分析的步骤和各种距离度量方法，这对于理解机器学习中的无监督学习算法至关重要。