距离测度影响聚类结果：模式识别中的关键因素

在"距离测度不同,聚类结果也不同-模式识别之聚类分析"这篇论文中，作者探讨了聚类分析这一关键概念在模式识别中的应用。聚类分析是无监督学习的一种方法，其基本思想是将相似的数据点归为同一类别，通过测量模式间的相似性来实现自动分类。该章节首先定义了聚类分析，强调了相似性测度的重要性，如物理量（如重量、长度）、次序量（如等级、技能）和名义量（如性别、种类）。 第二章深入分析了聚类方法的有效性，它依赖于分类算法的选择和特征点的分布。如果特征选取不合适，可能导致分类无效，例如选择的特征不能准确反映模式之间的差异，或者选取的特征过多或过少都会影响聚类效果。量纲选取不当同样会影响结果，因为不同的尺度可能改变数据之间的相对距离。 举例来说，对于提供的动物名称列表，不同的特征可能引导出不同的聚类结果。比如，基于生物分类学的特征（如物种类型），可能会将羊、狗和猫分为一类，而蓝鲨、蜥蜴、毒蛇属于另一类；另一方面，如果按照生活环境（陆地与水生）划分，可能会有另一套聚类结果。这表明特征选择对于聚类分析的成败至关重要，合适的特征能够揭示数据内在的结构，从而得到有意义的分类。 距离测度的选择和特征的恰当提取直接影响聚类分析的结果，因此在实际应用中，需仔细评估和优化这些步骤，以确保得到准确、有效的聚类。这在各种领域，如生物信息学、图像处理、市场细分等，都是至关重要的决策过程。