模式识别第二章作业

模式识别第二章作业 本资源摘要信息对应的知识点来自模式识别第二章的作业，涵盖了聚类算法和K-均值算法的实现。下面将详细介绍这些知识点。 1. 聚类算法 聚类算法是一种常用的模式识别技术，用于将样本分组成多个类别。该算法的主要步骤是： （1）计算各类之间的距离，得到一个N×N维的距离矩阵D(0)。 （2）假设前一步聚类运算中已求得距离矩阵D(n)，n为逐次聚类合并的次数，则求D(n)中的最小元素。如果它是Gi(n)和Gj(n)两类之间的距离，则将Gi(n)和Gj(n)两类合并为一类，由此建立新的分类。 （3）计算合并后新类别之间的距离，得到一个新的距离矩阵D(n+1)。 （4）重复步骤（2）和（3）直到满意的分类结果。 在本资源中，给出了一个具体的聚类算法的实现示例，包括计算距离矩阵、合并类别和计算新距离矩阵的步骤。 2. K-均值算法 K-均值算法是一种常用的聚类算法，用于将样本分组成K个类别。该算法的主要步骤是： （1）初始化K个类中心，通常是随机选择K个样本作为初始类中心。 （2）计算每个样本与各个类中心之间的距离，选择距离最小的类别作为该样本的分类。 （3）更新类中心，计算每个类别中的样本的特征向量的均值作为新的类中心。 （4）重复步骤（2）和（3）直到类中心不再变化或达到满意的分类结果。 在本资源中，提供了一个K-均值算法的实现示例，包括输入样本、计算距离、分类和更新类中心的步骤。 3. 程序实现 本资源中还提供了一个K-均值算法的程序实现示例，使用C语言编写。该程序包括输入样本、计算距离、分类和更新类中心的函数。 本资源摘要信息涵盖了模式识别第二章的作业所涉及的知识点，包括聚类算法和K-均值算法的原理和实现。这些知识点对于学习模式识别和数据挖掘非常重要。