..PAGE-优选大学国际软件学院实验报告课程名称模式识别导论专业
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2015级XX宁佳星学号23协作者实验学期2017-2018学年上学期课堂时数0课外时数12填写时间2017年11月12日实验概述【实验工程名称】：模式识别作业1【实验目的】：请编写程序实现混合类型属性差异性矩阵计算请编写程序实现近邻聚类算法或者最大最小距离聚类算法请编写程序实现层次聚类算法请编写程序实现K-means或者K-中心点聚类算法请编写程序实现ISODATA算法使用统一的测试数据观察不同算法的聚类结果，并讨论为什么【实验环境】〔使用的软件〕：Windiws7VisualStudio2017【参考资料】："模式识别作业1"模式识别PPT网络索引实验容【实验
方案
气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载
设计】：编写程序实现混合类型属性差异性矩阵计算//矩阵三元组之矩阵相加相乘...#defineMAXSIZE12500//最大非零元素...voidInputMatrix(TSMatrix&T)//输入t个非零元素{...}...voidTransposeSMatrix(TSMatrixM,TSMatrix&T)//矩阵的转置{...}...voidAddMastrix(TSMatrixM,TSMatrixT,TSMatrix&Q)//矩阵相加{...}...//for循环复制剩余元素...voidMultiply(TSMatrixM,TSMatrixT,TSMatrix&Q)//矩阵相乘{...int*rowSize=newint[T.mu+1];//存放每行非零元素的个数int*rowStart=newint[T.mu+2];//矩阵每行在三元组开场位置int*temp=newint[T.nu+1];//存放结果矩阵中每行的计算结果...while(Current<=M.tu){ROWM=M.data[Current].row;//当前三元组数据中元素的行号...while(Current<=M.tu&&ROWM==M.data[Current].row){COLM=M.data[Current].col;//当前元素的列号，方便与T矩阵的行号相乘for(i=rowStart[COLM];i
theta*D12){...//min-operatefor(j=0;jtheta*D12){k++;center[k]=index;}//addacentertheshold=max;//preparetoloopnexttime}...}编写程序实现层次聚类算法//实现层次聚类算法...//计算两个样本点之间的欧几里得距离doubleCAgeneCluster::getDistance(sDataPointdpA,sDataPointdpB){...}list*CAgeneCluster::initialCluster(list*dataPoints){...{sDataPointtempDataPoint=*iter;//取出数据，...tempCluster.clusterLabel=i;//初始类簇号为各原数据顺序号tempCluster.datapointList->push_back(tempDataPoint);//每一个数据为一类originalClusters->push_back(tempCluster);//originalClusters为类簇序列...}...}list*CAgeneCluster::mergeCluster(list*clusters,intmergeIndexA,intmergeIndexB)//mergeIndexA,B是类簇标号{...intnBreak=0;//计算找到的次数，以提前退出循环，节省时间if(mergeIndexA!=mergeIndexB)//分属于不同的类簇,那么合并.{//将cluster[mergeIndexB]中的DataPoint参加到cluster[mergeIndexA]for(list::iteratoriter=clusters->begin();iter!=clusters->end();iter++){//把mergeIndexA所在类簇提取出来。tempCluster=*iter;//以下程序找出mergeIndexAandB所在类簇，并从链
表
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中删除B类簇。if(tempCluster.clusterLabel==mergeIndexA){nBreak++;//计算找到的次数，以提前退出循环，节省时间tempClusterA=*iter;}//endforif(tempCluster.clusterLabel==mergeIndexA)if(tempCluster.clusterLabel==mergeIndexB){//并从链表中删除B类簇。tempClusterB=*iter;nBreak++;//计算找到的次数，以提前退出循环，节省时间...if(nBreak==2){//找到两个类簇，那么提前退出循环，节省时间。nBreak=0;break;}}...dpA=tempClusterA.datapointList;//把clusterA中的数据集提取出来。...for(list::iteratoriter=dpB->begin();iter!=dpB->end();iter++){//取出数据dpA->push_back(*iter);//把B中数据存入到A.}...}...}list*CAgeneCluster::startAnalysis(list*dataPoints,unsignedintClusterNum){...originalClusters=initialCluster(dataPoints);//数据集初始化;//originalClusters为类簇序列...printCluster(originalClusters);//打印聚类情况...while(finalClusters->size()>ClusterNum)//聚类数为ClusterNum{doubleminDist=9999999.9999;//maxvalue...{...if(iIter!=jIter){...dataPointsA=ClusterA.datapointList;//类簇中的数据集clusterLabelA=ClusterA.clusterLabel;//类簇标号dataPointsB=ClusterB.datapointList;//类簇中的数据集clusterLabelB=ClusterB.clusterLabel;//类簇标号for(list::iteratoriterdpA=dataPointsA->begin();iterdpA!=dataPointsA->end();iterdpA++){...if(tempDis
标准
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偏差参数doublethetaC;//合并参数}args;//定义二维点，这里假设是二维的特征，当然可以推广到多维structPoint{doublex,y;};//需要合并的两个类聚的信息，包括两个类聚的id和距离structMergeInfo{intu,v;doubled;//类聚u中心与类聚v中心的距离};//定义比拟函数boolcmp(MergeInfoa,MergeInfob){returna.ddata;//聚类的数据//计算该聚类的中心，即该类的均值voidcalMean(){...}//计算该类样本点到该聚类中心得平均距离voidcalDist(){...}//计算样本与中心的标准差voidcalStErr(){...}};//获取数据voidgetData(Pointp[],intn){...}//设置参数的值voidsetArgs(){...}//寻找点t距离最近的类的中心对应的idintFindIdx(vector&c,Point&t){...}//二分法寻找距离刚好小于thetaC的两个类聚的indexintFindPos(MergeInfo*info,intn,doublethetaC){...}...voidISOData(Pointp[],intn){...intnClusters=iniClusters;//初始化类聚个数//初始化nClusters个类，设置相关数据...boolisLess=false;//标志是否有类的数目低于thetaNwhile(1){//先清空每一个聚类for(inti=0;i
记录
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样本数目低于thetaN的类的indexfor(inti=0;ic.at(i).sigma.y"c.at(i).sigma.x:c.at(i).sigma.y;maxsigma.push_back(mt);}...{nClusters++;ClusternewCtr;//新的聚类中心//获取新的中心...//改变老的中心...}...}//合并操作if(nClusters>=2*args.expClusters||(iter&1)==0){intsize=nClusters*(nClusters-1);//需要合并的聚类个数...//进展排序sort(info,info+t,cmp);//找出info数组中距离刚好小于thetaC的index，那么index更小的更应该合并intiPos=FindPos(info,t,args.thetaC);//用于指示该位置的样本点是否已经合并bool*flag=newbool[nClusters];memset(flag,false,sizeof(bool)*nClusters);//用于标记该位置的样本点是否已经合并删除bool*del=newbool[nClusters];memset(del,false,sizeof(bool)*nClusters);//记录合并的次数intnTimes=0;for(inti=0;i<=iPos;i++){...//确保同一个类聚只合并一次if(!flag[u]&&!flag[v]){nTimes++;//如果一次迭代中合并对数多于bL，那么停顿合并if(nTimes>args.bL)break;//将数目少的样本合并到数目多的样本中if(c.at(u).nSamples::iteratorid=c.begin();...//合并多少次就删除多少个...}...}intmain()...用统一的测试数据观察不同算法的聚类结果，并讨论为什么1中矩阵运算的试验数据见下列图〔结果〕2-5中使用同同样的样本点数据测试，详情见下列图，分析见小结相关数据：【结论】〔结果〕：编写程序实现混合类型属性差异性矩阵计算编写程序实现近邻聚类算法或者最大最小距离聚类算法编写程序实现层次聚类算法编写程序实现K-means或者K-中心点聚类算法编写程序实现ISODATA算法【小结】：实验要求算法根本实现，经完善后可正常运行计算关于2-5中不同算法对一样数据的运算得到了略有有差异的结果聚类的目标是使同一类对象的相似度尽可能地大；不同类对象之间的相似度尽可能地小不同算法的根本思想具有一定的差异，因此导致了计算结果的差异例如层次聚类优点：适用于任意形状和任意属性的数据集；灵活控制不同层次的聚类粒度，强聚类能力缺点：大大延长了算法的执行时间，不能回溯处理例如K-means算法优点：应用广泛；收敛速度快；能扩展以用于大规模的数据集缺点：倾向于识别凸形分布、大小相近、密度相近的聚类；中心选择和噪声聚类对结果影响大ISODATA算法是一种常用的聚类分析方法，是一种非监视学习方法。ISODATA算法通过设置初始参数而引入人机对话环节，并使用归并和分裂等机制，当两类聚中心小于某个阀值时，将它们合并为一类。当某类的标准差大于某一阀值时或其样本数目超过某一阀值时，将其分裂为两类，在某类样本数目小于某一阀值时，将其取消。这样根据初始类聚中心和设定的类别数目等参数迭代，最终得到一个比拟理想的分类结果。指导教师评语及成绩【评语】： 成绩： 指导教师签名： 批阅日期：附件：实验报告说明1．实验工程名称：要用最简练的语言反映实验的容。要求与实验指导书中相一致。2．实验目的：目的要明确，要抓住重点，符合实验任务书中的要求。3．实验环境：实验用的软硬件环境〔配置〕。4．实验方案设计〔思路、步骤和方法等〕：这是实验报告极其重要的容。包括概要设计、详细设计和核心算法说明及分析，系统开发工具等。应同时提交程序或设计电子版。对于设计型和综合型实验，在上述容根底上还应该画出流程图、设计思路和设计方法，再配以相应的文字说明。对于创新型实验，还应注明其创新点、特色。5．结论〔结果〕：即根据实验过程中所见到的现象和测得的数据，做出结论〔可以将局部测试结果进展截屏〕。6．小结：对本次实验的心得体会，所遇到的问题及解决方法，其他思考和建议。7．指导教师评语及成绩：指导教师依据学生的实际报告容，用简练语言给出本次实验报告的评价和价值。
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