UCAS模式识别10＿聚类011

"UCAS模式识别10＿聚类011" 本资源摘要信息主要讲述了模式识别的聚类方法，聚类是指将数据分成多个类别，在同一个类内，对象（实体）之间具有较高的相似性，不同类对象之间的差异性较大。聚类的质量（或结果）取决于对度量标准的选择，聚类结果因不同任务而不同。 聚类任务是指给定一个样本集合 X，给定一种度量样本间相似度或者相异度（距离）的标准。聚类系统的输出是关于样本集 X 的一个划分，即 D = {D1 ∪ D2 ∪ … ∪ Dk}。其中， Di (i=1,2,…,k)是 X 的一个子集，且满足：D1 ∪ D2 ∪ … ∪ Dk = X、Di ∩ Dj =∅, i ≠ j。 聚类方法可以按照不同的技术路线分类，例如划分法、层次法、密度法、网格法、模型法等。其中，划分法是指采用一定的规则对数据进行划分，如K-means等。层次法是指对给定样本进行层次划分，如层级聚类。密度法是指对数据的密度进行评价，如高斯混合模型。网格法是指将数据空间划分为有限个单元网络结构，然后基于网络结构进行聚类。模型法是指为每一个簇引入一个模型，然后对数据进行划分，使其满足各自分派的模型。 距离是衡量数据点之间相似度或相异度的指标，距离越大，两个点越不相似；距离越小，两个点越相似。常见的距离度量有欧氏距离、马氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等。余弦相似度是衡量数据点之间的相似度的指标，余弦相似度越大，两个点越相似；余弦相似度越小，两个点越不相似。 在聚类中，选择合适的距离度量或相似度度量是非常重要的，因为不同的距离度量或相似度度量会对聚类结果产生不同的影响。因此，需要根据具体情况选择合适的距离度量或相似度度量，以获得较好的聚类结果。 此外，聚类结果还可以使用聚类树来表示，即使用图形化方式来表示每个类的特征。聚类树可以帮助人们更好地理解聚类结果，并且可以对聚类结果进行可视化。 聚类是模式识别中的一种重要方法，通过选择合适的聚类方法和距离度量或相似度度量，可以对数据进行分类，并且可以对聚类结果进行可视化和分析。