数据挖掘（K次平均算法）四、K次平均算法
例、若有一模式集
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解：
1.选择初始聚类中心 K = 2(2类)
设
2.
同理，把
分类得：
3．根据分成的两类，更新聚类中心
4.因为
转②
②重新计算各样本列新的聚类中心的距离
i=1,2,…,8
i=9,10,…,20
所以
③再更新聚类中心
④因为
j=1,2 故转第②步
②’求得分类...
四、K次平均算法
例、若有一模式集
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，
，
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，
，
，
解：
1.选择初始聚类中心 K = 2(2类)
设
2.
同理，把
分类得：
3．根据分成的两类，更新聚类中心
4.因为
转②
②重新计算各样本列新的聚类中心的距离
i=1,2,…,8
i=9,10,…,20
所以
③再更新聚类中心
④因为
j=1,2 故转第②步
②’求得分类结果与前次结果相同,即
,
③’聚类中心与前次结果相同
,
④’因为
j=1,2 算法收敛
讨论:
1、 算法与初选聚类中心的位置，模式样本的几何性质及读入的顺序有关
2、模式样本若不能准确收敛，则近似收敛
五、逐步集群 ISODATA：分解——合并
1、样本用平均迭代确定聚类中心（K平均决定）
2、在每次迭代过程中，引入
a.产生基础类别：一类分成两类；
b.消除某些类别：二类合并成一类
若要求合并——样本均值差小于某一预定阈值的类合并
若要求分解——样本总体及样本的协方差来决定
3、人机交互
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