2.1 距离分类器 2.2 聚类分析 ◼ 简单聚类法 ◼ 系统聚类法 ◼ 动态聚类法

聚类分析 1 聚类分析的基本思想 2 相似度的度量 3 种系统聚类法 4 系统聚类方法的SPSS实现 5 K-均值聚类法的SPSS实现

利用K均值聚类和增量学习算法扩大训练样本规模,提出一种改进的mRMR SBC.一方面,利用K均值聚类预测测试样本的类标签,将已标记的测试样本添加到训练集中,并在属性选择过程中引入一个调节因子以降低K均值聚类误标记带来的风险.另一方面,从测试样本集中选择有助于提高当前分类器精度的实例,把它加入到训练集中,来增量地修正贝叶斯分类器的参数.实验结果表明,与mRMR SBC相比,所提方法具有较好的分类效果,适于解决高维且含有较少类标签的数据集分类问题

一、在层次聚类分析中,输入中不指定要分成的类的个数。系统的输入为(X,s),系统的输出是类的层次。 二、大多数层次聚类过程不是基于最优的思想, 而是通过反复的分区直至收敛,找出一些近似的、未达最优标准的解决方案。 三、层次聚类算法分为:分裂算法和凝聚算法

提出了一种基于聚类的支持向量机增量学习算法.先用最近邻聚类算法将训练集分成具有若干个聚类子集,每一子集用支持向量机进行训练得出支持向量集;对于新增数据首先聚类到相应的子集,然后计算其与聚类集内的支持向量之间的距离,给每个训练样本赋以适当的权重;而后再建立预估模型.此算法通过钢材力学性能预报建模的工业实例研究,结果表明:与标准的支持向量回归算法相比,此算法在建模过程中不仅支持向量个数明显减少,而且模型的精度也有所提高

现有的基于密度的数据流聚类算法难于发现密度不同的簇，难于区分由若干数据对象桥接的簇和离群点.本文提出了一种基于共享最近邻密度的演化数据流聚类算法.在此算法中，基于共享最近邻图定义了共享最近邻密度，结合数据对象被类似的最近邻对象包围的程度和被其周围对象需要的程度这两个环境因素，使聚类结果不受密度变化的影响.定义了数据对象的平均距离和簇密度，以识别离群点和簇间的桥接.设计了滑动窗口模型下数据流更新算法，维护共享最近邻图中簇的更新.理论分析和实验结果验证了算法的聚类效果和聚类质量

聚类的样本是用度量指标的一个向量表示或 更正式的说法是用多维空间的一个点来表示。 同类中的样本比属于不同类的样本彼此具有 更高的相似性。聚类方法尤其适合用来探讨 样本间的相互关联关系从而对一个样本结构 做一个初步的评价。人们能够对一维、二维 或三维的样本进行聚类分析,但是大多数现 实问题涉及到更高维的聚类

3.1 基于推理的视觉理解概述 3.1.1 逆向和不适定问题 3.1.2 感知组织现象 3.1.3 视觉识别和推理 3.2 感知组织的基本原理 3.2.1 根据图象关系的显要性进行聚类 3.2.1.1 图象关系非偶然性产生的概率 3.2.1.2 限制计算的复杂性 3.2.2 通过求能量极小进行聚类 3.2.2.1 计算策略 3.2.2.2 感知聚类中的表象 3.2.2.3 聚类能量的计算 3.2.3 根据图象特征推论三维空间结构 3.3 景物结构的模型 3.3.1 部件模型和自然形状表示法 3.3.2 部件识别理论（Recognition-By-Component, RBC）

针对传统的利用极点等密度图和玫瑰图的结构面分组方法主观性强和聚类分析方法不够直观的缺点,建议利用模糊C均值(FCM)聚类的隶属度的结果,结合图形技术绘制隶属度等值线图来进行结构面分组.隶属度等值线图充分利用了模糊C均值聚类中隶属度的信息,展现每个聚类的隶属度的空间分布规律,并且可以分辨出因随机因素形成的结构面,还可以直观地读出聚类中心的范围.三山岛金矿的实例证明,该方法同时具有传统方法直观和聚类分析方法客观的优点,并且能够适应优势组不明显的数据

14.1 聚类分析概述 14.2 相似性计算方法 14.3 常用聚类方法 14.3.1 划分方法 k-means算法（k-均值算法） k-medoids算法（k-中心算法） 14.3.2 层次方法 AGNES算法（合并聚类法） DIANA算法（分裂聚类法） 14.4 孤立点分析