第二章_距离分类器PPT教学课件

计算量小
效果不一定很好
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平均距离法
已知Ωi类有训练样本集：
T 1 i,T 2 i, ,T K ii
定义待识模式X与类别Ωi的距离：
dX , i K 1i jK i1dX ,T ji
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最近邻法
待识模式X与类别Ωi的距离：
dX , i 1 m j in K idX ,T j i
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最大最小距离算法
3. 计算未被作为聚类中心的各样本Xi与Z1， Z2之间的距离，以其中的最小值作为该 样本的距离di；
4. 若di >T，将Xi作为第3个聚类中心， Z3= Xi，转3；否则，转5
5. 按照最小距离原则，将所有样本分到各 类别中。
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系统聚类法
X 1 m ,X 2 m , ,X K m m
对待识样本X进行分类。
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多标准样本的距离分类器
平均样本法
对每一类求一个标准样本T(m)，使T(m)到 所有训练样本的平均距离最小：
Tm
1
Km
Km i1
Xim
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平均样本法的特点
算法简单
存储量小
平均距离：
D ij
1 NiNj
d2 X li,X kj
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系统聚类算法
第一步 建立N个初始类别，每个样本一 个类别，计算距离矩阵D=(Dij)；
第二步 寻找D中的最小元素，合并相应 的两个类别，建立新的分类，重新计算 距离矩阵D；
重复第二步，直到类别数为M为止。
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最近邻规则的简单试探法
已知：N个待分类模式{X1，X2，…，XN}， 阈值T(每个样本到其聚类中心的最大距离)， 分类到Ω1，Ω2，…，类别中心为Z1，Z2，…
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最近邻规则的简单试探法
第一步：取任意的样本作为第一个聚类中 心， Z1=X1； 计算D21=||X2-Z1||； 如果D21 >T，则增加新类别： Z1=X1； 否则，X2归入Ω1类，重新计算： Z1=(X1+ X2)/2
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最近邻法的改进
平均样本法：用一点代表一个类别，过 于集中；
最近邻法：以类内的每一点代表类别， 过于分散；
改进最近邻法：将每个类别的训练样本 划分为几个子集，以子集的平均样本作 为代表样本。
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K-近邻法
1. 计算X与所有训练样本的距离； 2. 对所计算出的距离从小到大排序；
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最近邻规则的简单试探法
第二步：设已有M个类别，加入样本Xk 计算Dk1=||Xk-Z1||，Dk2=||Xk-Z2||…； 如果Dki >T，则增加新类别ΩM+1 ZM+1=Xk； 否则，Xk归入最近的一类，重新计算该 类的聚类中心：
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最大最小距离算法
常用的距离函数
角度相似函数：(Angle Distance)
dX,Y XT Y
XY
n
XT Y xi yi 是X与Y之间的内积 i1 X 为矢量X的长度，也称为范数
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二、单个标准样本距离分类器
M个类别：
1, 2, , M
每个类别有一个标准样本：
T1,T2, ,TM
对待识样本X进行分类。
第二章 距离分类器和 聚类分析
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2.1 距离分类器
一、模式的距离度量
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距离函数应满足的条件 对称性： dX ,Y dY ,X
非负性： dX,Y0
三角不等式：d X ,Y d X ,Z d Y ,Z
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常用的距离函数
欧几里德距离：(Eucidean Distance)
别中去； 第三步：计算各类的聚类中心； 第四步：检验新的聚类中心与旧的聚类
中心是否相等，相等则算法结束；否则 转第二步。
基本思路：以最大距离原则选取新的聚 类中心，以最小距离原则进行模式归类；
已知：N个待识模式{X1，X2，…，XN}， 阈值比例系数θ。
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最大最小距离算法
1. 任选样本作为第一个聚类中心Z1； 2. 从样本集中选择距离Z1最远的样本Xi作
为第二个聚类中心， Z2= Xi，设定阈值： T= θ||Z1- Z2||；
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动态聚类法
基本思想：首先选择若干个样本点作为 聚类中心，然后各样本点向各个中心聚 集，得到初始分类；判断初始分类是否 合理，如果不合理，则修改聚类中心。
包括：K-均值算法，ISODATA算法。
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K-均值算法(C-均值)
第一步：任选K个初始聚类中心； 第二步：将每一个待分类样本分到K个类
基本思路：首先每一个样本自成一类，然 后按照距离准则逐步合并，类别数由多到 少，达到合适的类别数为止。
已知：N个待识模式{X1，X2，…，XN}，类 别数M。
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类与类之间的距离
最短距离： D ij m indX l i,X k j
最长距离： D ij m a xdX l i,X k j
1
dX,Yi n1xi yi22
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常用的距离函数
街市距离：(Manhattan Distance)
n
dX,Yxi yi i1
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常用的距离函数
明氏距离：(Minkowski Distance)
1
dX,Yi n1 xi yi mm
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建立分类准则
如果有：
i0argm indX ,T i
i
则判别：
Xi0
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距离分类器
待识模式
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类别1距离 类别2距离
... 类别M距离
最 小 值 识别结果 选 择 器
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三、多标准样本的距离分类器
M个类别：
1, 2, , M
第m个类别有训练样本集合：
3. 统计前K个中各类样本的个数Ni；
4. 如果： i0arg1 m iaM xNi
5.
则判别：Xi0
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2.2 聚类分析
简单聚类法 系统聚类法 动态聚类法
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简单聚类法（试探法）
1. 最近邻规则的简单试探法 2. 最大最小距离算法
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