最大最小距离聚类算法
A 算法的基本思想
B 算法步骤
C 经典例子
D 结论
最大最小距离算法的基本思想
最大最小距离法是模式识别领域中的一种基于试探的算法,它以欧氏距离为基础,思想是取尽可能离的远的对象作为聚类中心。因此就避免了K-means法初值选取时可能出现的聚类种子过于邻近的情况,它不仅智能的确定初始聚类种子的个数,而且提高了划分初始数据集的效率。
算法步骤
1. 给定样本点
2. 给定,并且任取一个样本点作为第一个聚类中心
4.
经典例子
结论
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