一、模式的距离度量 通过特征抽取，我们以特征空间中的一个点来表示输入的模式，属于同一个类别的样本 所对应的点在模式空间中聚集在一定的区域，而其它类别的样本点则聚集在其它区域，则就 启发我们利用点与点之间距离远近作为设计分类器的基准。这种思路就是我们这一章所要介 绍的距离分类器的基础

一 概论（1） 二 统计类系统分析（3） 系统预测：关联分析、回归分析、时间序列分析系统分类与因子分析：主成分分析、因子分析、聚类分析上机：SPSS 软件与应用

一 SPSS引论 二 相关分析 三 回归分析 四 聚类分析 五 主成分分析与因子分析

《多元统计分析》Chapter 9 Cluster analysis 聚类分析

一、聚类分析 二、主成分分析 三、因子分析

2.1模糊矩阵 定义1设R=(i)mxn,若O≤r;1,则称R为模 糊矩阵.当r只取0或1时,称R为布尔(Boole)矩阵. 当模糊方阵R=(nxn的对角线上的元素都为1 时,称R为模糊自反矩阵

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

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

北京邮电大学信息工程学院：《模式识别导论》课程教学资源（PPT课件讲稿）第六章 聚类分析