模式识别 第二章 聚类分析

青蛙
(b) 肺的存在 蜥蜴,蛇, 金鱼 麻雀，海 鸥,青蛙 羊,狗, 鲨鱼 猫,
(d)繁衍后代的方式和是否存在肺
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2.1 聚类的基本概念
2.1.5 距离测度对聚类结果的影响
数据的粗聚类是两类,细聚类为4类
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2.2 模式相似性测度
2.2.1 距 离 测 度
2.2.2 相 似 测 度 2.2.3 匹 配 测 度
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1 故 d ( y , y ) ( y y ) 'V ( y y ) i j i j y i j 1 ( Axi Ax j ) 'Vy ( Axi Ax j ) 1 ( xi x j ) ' A 'Vy A( xi x j ) 1 ( xi x j ) ' A '( AVx A ') A( xi x j ) { ( AB) 1 1 1 ( xi x j ) ' A ' A ' Vx A A( xi x j ) 1 ( xi x j ) 'Vx ( xi x j ) 2 d x ( xi , x j )
b
w 1
W 1
W 2
3.特征选取过多可能无益反而有害, 增加分析负担并使分析效果变差。 5
x1
4.量纲选取不当。
2.1 聚类的基本概念
2.1.4聚类准则对聚类结果的影响
羊,狗,猫, 鲨鱼
蜥蜴,蛇, 麻雀，海鸥, 金鱼,青蛙
金鱼, 鲨鱼
羊,狗,猫,蜥 蜴,蛇,麻雀， 海鸥,青蛙
(a)繁衍后代的方式
羊,狗,猫, 蜥蜴,蛇,麻 雀，海鸥, (c) 生存环境 金鱼, 鲨鱼
2
是它们的互协方差阵，则它们间的马氏距离定义为
1 d ( x, y) ( x y) ' C ( x y)
当、V、C为单位矩阵时，马氏距离欧氏距离。 对于正态分布，等概率密度点轨迹是到均值矢量的 马氏距离为常数的点所构成的超椭球面。
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例2.1
已知一个二维正态母体G的分布为
12
马氏距离具有线性变换不变性 y 证明：设，有非奇异线性变换： Ax
1 n 1 n 1 n 则 y yi Axi A xi Ax m i 1 m i 1 m i 1
1 m Vy ( yi y )( yi y ) ' m 1 i 1 1 m ( Axi Ax )( Axi Ax ) ' m 1 i 1 1 m A( xi x )( xi x ) ' A ' m 1 i 1 1 m A[ ( xi x )( xi x ) '] A ' AVx A ' m 1 i 1
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2.2.1 距离测度(差值测度)
Distance (or Dissimilarity) Measure
x 和 y 的距离为 d ( x , y ) 设特征矢量 则 d ( x , y ) 一般应满足如下公理
(1) d ( x, y) 0, 当且仅当x y 时等号成立，即d ( x, y)=0 x y
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(3) 指数相关系数
( xi yi )2 3 1 e( x , y ) exp[ ] 2 n i 1 4 i 和 y 的维数n相同、概率分布相同。 这里假设 x i2是第i个分量的方差。
n
性质：不受量纲变化的影响。
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（三） 匹 配 测 度
若特征只有两个状态： 0 => 有此特征；1 => 无此特征。称之为二值特征。 对于给定的二值特征矢量x和y中的某两个相对应的分 量 x i与 y j 若xi=1,yj=1 ，则称 xi与yj (1-1)匹配； 若xi=1,yj=0 ，则称 (1-0)匹配； 若xi=0,yj=1 ，则称 (0-1)匹配； 若xi=0,yj=0 ，则称 (0-0)匹配。 对于二值n维特征矢量可定义如下相似性测度：
次序量：按某种规则确定的只反映特征的次序
关系或等级 如:产品的等级、病症的级或期。已是离散量。
名义量：反映样本的状态特征非数值的，
如男性与女性、事物的状态、种类等。需要数值化。 这些特征的数值指标既无数量含义，也无次序关系， 只是用数字代表各种状态。
3
2.1 聚类的基本概念 2.1.3 方法的有效性
a x'y s( x , y ) abc x'x y' y x' y
注意，这里只考虑（1-1）匹配，而不考虑（0-0）匹配。 21
（三） 匹 配 测 度
(2) Rao测度
a x'y s( x , y ) abce n ae m( x , y ) n
2 d E ( A, M ) 2
由分布函数知，A、B两点的概率密度分别为
p(1, 1) 0.2157
p(1, 1) 0.00001658 16
2.2.2 相 似 测 度
• 重点考虑两矢量的方向是否相近，而忽略矢量长度。
(1) 角度相似系数(夹角余弦） 矢量之间的相似性可用它们的夹角余弦来度量 x'y x'y cos( x , y ) 1/ 2 x y [( x ' x )( y ' y )] (2) 相关系数 数据中心化后的矢量夹角余弦 ( x x ) '( y y ) r ( x , y ) 1/ 2 [( x x ) '( x x )( y y ) '( y y )] 性质：相关系数具有坐标系平移、旋转、比例不变性。
取决于分类算法和特征点分布情况的匹配。
x2
x2
w 2 b w 1
W 1 W 2
w 1
W 1
w 2
W 2
源自文库
w 3
W 3
1.特征选取不当使分类无效。
x1
4
2.特征选取不足可能使不同 x 1 类别的模式判为一类。
2.1 聚类的基本概念 2.1.3 方法的有效性
取决于分类算法和特征点分布情况的匹配。 x2
w 2
其中
1 m V ( xi x )( xi x ) ' （协方差矩阵的 m 1 i 1 无偏估计） 1 m x xi （均值向量的估计） m i 1
性质：对一切非奇异线性变换都是不变的。 即，具有坐标系比例、旋转、平移不变性， 并且从统计意义上尽量去掉了分量间的相关性。
1 求点 A : 和 B : 1
1 0 至均值点 M : 的距离。 1 0 0.9 1 0.9 1 1 1 解：由题设，可得 0.9 1 1 0.19 0.9
0 1 0.9 N , 0 0.9 1
《模式识别》 第二章 聚类分析
1
2.1 聚类的基本概念
2.1.1聚类分析的基本思想
Clustering Analysis
据相似程度分类
无监督分类（Unsupervised）
x 2 似圆度
x1
2
2.1 聚类的基本概念 2.1.2 特征量的类型 物理量：直接反映特征的实际物理意义
如:长度、重量、速度等。处理前需要离散化。
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相关系数具有坐标系平移、旋转、比例变换不变性
证明： （作业）
设，有旋转、平移变换： y Rx t
( y1 y1 ) '( y2 y2 ) [( Rx1 t ) ( Rx1 t )]'[( Rx2 t ) ( Rx2 t )] ( x1 x1 ) ' R ' R( x2 x2 ) ( x1 x1 ) '( x2 x2 )
i 1
(5) Cambera距离(Lance距离、Willims距离)
n | xi yi | d ( x, y) i 1 | xi yi |
( xi , yi 0, xi yi 0)
该距离能克服量纲的影响， 但不能克服分量间的相关性。
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（一）距离测度(差值测度) (6)马氏(Mahalanobis)距离 2 1 d ( xi , x j ) ( xi x j )'V ( xi x j )
2a 2x ' y m( x , y ) 2a b c x ' x y ' y
只对（1-1）匹配加权 （1-1）匹配特征数目与特征总数之比
(3) 简单匹配系数 （1-1）匹配+（0-0）匹配/特征总数 (4) Dice系数
(5) Kulzinsky系数 （1-1）匹配/ （1-0）匹配+（0-1）匹配
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（三） 匹 配 测 度
令 a xi yi
b yi (1 xi ) c xi (1 yi ) e (1 xi )(1 yi )
i i i i
(1-1)匹配的特征数目 (0-1)匹配的特征数目 (1-0)匹配的特征数目
(0-0)匹配的特征数目
(1) Tanimoto测度
从而马氏距离
dM
2
1 0.2 2 1 1 d M ( B, M ) 1 1 3.8 ( A, M ) 1 1 0.19 0.19 1 1
1
它们之比达
19 倍。若用欧氏距离，则算得的距离值相同：
2 d E ( B, M ) 2
2 y
1
B1 A1}
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马氏距离的一般定义 设 x 、 y 是从期望矢量为 、协方差矩阵为的母体G
中抽取的两个样本，则它们间的马氏距离定义为
2
1 d ( x, y) ( x y) ' ( x y) 当 x 和 y 是分别来自两个数据集中的样本时，设C
t 其中，R是旋转变换矩阵（即正交矩阵）， 则有 R ' R, R ' R I
是平移矢量。
( y1 y1 ) '( y2 y2 ) r ( y1 , y2 ) 1/ 2 [( y1 y1 ) '( y1 y1 )( y2 y2 ) '( y2 y2 )] ( x1 x1 ) '( x2 x2 ) 1/ 2 r ( x1 , x2 ) [( x1 x1 ) '( x1 x1 )( x2 x2 ) '( x2 x2 )]
i 1
⑵ 绝对值距离(街坊距离或Manhattan距离) n d ( x , y ) | xi yi |
i 1
(3) 切氏(Chebyshev)距离 d ( x , y ) max | xi yi |
i
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（一）距离测度(差值测度) (4) 明氏(Minkowski)距离 n d ( x , y ) [ ( xi yi ) m ]1/ m
(2) d ( x , y )=d ( y, x ) (3) d ( x , y ) d ( x , z ) d ( z , y )
(triangular inequality)
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（一）距离测度(差值测度) 设 x ( x1 , x2 ,, xn ) ' ，y ( y1 , y2 ,, yn ) ' ⑴ 欧氏(Euclidean)距离 n d ( x , y ) x y [ ( xi yi ) 2 ]1/ 2