算法:
第一步:设初始模式样本共有N个,每个样本自成一类,即建立N类,。计算各类之间的距离(初始时即为各样本间的距离),得到一个N*N维的距离矩阵D(0)。这里,标号(0)表示聚类开始运算前的状态。
第二步: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:。
第三步:计算合并后新类别之间的距离,得D(n+1)。
计算与其它没有发生合并的之间的距离,可采用多种不同的距离计算准则进行计算。
第四步:返回第二步,重复计算及合并,直到得到满意的分类结果。(如:达到所需的聚类数目,或D(n)中的最小分量超过给定阈值D等。)
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