聚類算法--理解最大最小距離分類


取最小是為了找相似,如果不取最小,何必來划分?

取max是為了再相似里面找更大的閾值,如果再相似里面找最小,那划分會很多,那和一個樣本一個划分有什么區別?

所以是再相似里面找最小相似,min里面找max.

你每一輪都找到了最小相似,那么下一輪的迭代一定比你這個最小相似要相似,也就是重心距離會遞減,

直到不滿足迭代的條件便跳出循環

比如有10個樣本點

 

 我先設x1為z1,,然后再列出距離,每次每行都會有一個最小值,也就是最大相似的,然后再10行最大相似找到最小相似,也就是值最大的那一個,

第三輪 8是最小相似

 

每次 最小相似的點作為下一個分類的重心

迭代結束的標志是不滿足即可結束,cita自己取。z1-z2shi 是最開始的兩個重心,也就是80

 

效果圖:

 


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