18 样本和核相似性度量的聚类算法 用核K=y,V)代表类别T,V,是参数集； 定义样本和各类的核之间的相似性度量A(y,K)。 ▣ 聚类准则函数：J=∑∑A(y,K,) j=1 yer 1. 选择初始划分，并计算初始核K,-1,…,C; 2. 按照如下规则将各样本分类： if()minA(y.),then ye 3.更新核，并重复步骤2-3直至收敛。18 样本和核相似性度量的聚类算法  用核 Kj = k( y, Vj ) 代表类别Γj ， Vj 是参数集； 定义样本和各类的核之间的相似性度量 ∆ ( y, Kj ) 。  聚类准则函数： 1. 选择初始划分，并计算初始核 Kj ， j=1,…, c； 2. 按照如下规则将各样本分类： 3. 更新核，并重复步骤 2-3 直至收敛。 .),( 1     c j y j j J y K f Δ min)( Δ then ),( ; 1 i j ,c,i j ,Ki  ,K    y y y 