基于最大最小距离的分门别类数目上限K确定的聚类方法
聚类是数据挖掘很重要的组成部分.
而大多数聚类算法都需要事先确定分类数目K.
而本文是在实际情况下确定分类数目K的上限.进而对数据样本进行自动分类.
首先介绍下最大最小距离算法：
设样本集为X{x(1),x(2).......}
1.选取任意一个样本作为第一个聚类中心 如z(1)=x(1)
2.选取距离z(1)最远的样本点作为第二个聚类中心,设为z(2)
3.计算每个样本到z(1),z(2)的距离D(i,1),D(i,2);并选出其中最小的距离T(i)=min(D(i,1),D(i,2))
4.在所有样本最小值中选择最大值即max(T);
5.若max(T(i))>=θ|z(1)-z(2)|,(θ为事先给定,|z(1)-z(2)|为两聚类中心的距离),则z(3)=x(i),否则无新的聚类中心.
则找聚类中心结束,θ可用试探法,只要能将想要的类别识别即可.这里设z(3)=x(7)
6.若z(3)存在,则继续步骤3,计算每个样本到z(1),z(2),z(3)的距离D(i,1),D(i,2),D(i,3);并选出其中最小的距离T(i)=min(D(i,1),D(i,2),D(i,3))
7.重复步骤4,5直到不满足5的条件,聚类结束.
8.假设一共只要三个聚类中心.那么比较每个样本点到三个聚类中心的距离.距离最小者即符合该类,属于该类.
改近的最大最小距离算法:
设样本集为X{x(1),x(2)........},此样本集最多分为3类,即k=1或k=2或k=3
1.首先将样本集合的数据进行升序排序Y(y(1),y(2).......y(N))
2.如果样本集至少存在一个数据,则说明至少存在一类.取排序后的第一个数为第一个聚类中心z(1)=y(1);避免了随机选取带来的不稳定性
3.如果排序后的样本集合最后一个元素的值减去第一个元素值>5 即认为存在两类,这里取最后一个元素为第二个聚类中心.z(2)=y(N)
这也符合前两个聚类中心距离最远的条件.
4.再根据最大最小距离判定法则对剩下的聚类中心进行判定.
以下为matlab仿真代码：
clc;
clear;
% load Data1.mat %加载数据
ClomStatic=[7,1,3,5,1,56,57,53,24,16,20,21];
len=length(ClomStatic);%求向量ClomStatic的长度
%如果存在非零长度,则至少为一类.
if(len>0)
k=1;
Z(k)=ClomStatic(1); %取第一个位置为第一个聚类中心
TempZ=ClomStatic(len);
%如果最大最小数值差值大于20,则至少存在两类
if(TempZ-Z(1)>=5)
k=k+1;
Z(k)=ClomStatic(len); %取第最后个位置为第二个聚类中心
%逐个求出各个样本和聚类中心Z(1),Z(2)之间的距离选出每个点到聚类中心中的较小值
D=zeros(len,2);
M=zeros(1,len);
for i=1:len
D(i,1)=abs(ClomStatic(i)-Z(1));
D(i,2)=abs(ClomStatic(i)-Z(2));
M(i)=min(D(i,:));
end
%在M中找出最大值和20(20为聚类间隔,自定义设定),若大于,则产生新的聚类中心,否则无新的聚类中心,判断是否存在第三类
[m indexm]=max(M);
if(m>0.32*abs(Z(1)-Z(2)))
k=k+1; %如果k<3则聚类结束
Z(k)=ClomStatic(indexm);
end
%若Z(3)存在
if(k==3)
%将样本按最近距离分到最近的聚类中心 k=3
TempDistance=zeros(len,k);
p1=1;
p2=1;
p3=1;
for i=1:len
for j=1:k
TempDistance(i,j)=abs(ClomStatic(i)-Z(j));
end
[Dis GroupIndex]=min(TempDistance(i,:));
if(GroupIndex==1)%Group保存最终的分类结果
Group1(p1)=ClomStatic(i);
p1=p1+1;
elseif(GroupIndex==2)
Group2(p2)=ClomStatic(i);
p2=p2+1;
elseif(GroupIndex==3)
Group3(p3)=ClomStatic(i);
p3=p3+1;
end
end
%求类中心
ClassCenter=zeros(1,3);
ClassCenter(1)=floor(sum(Group1)/length(Group1));
ClassCenter(2)=floor(sum(Group2)/length(Group2));
ClassCenter(3)=floor(sum(Group3)/length(Group3));
else
%将样本按最近距离分到最近的聚类中心 k=2
TempDistance=zeros(len,k);
p1=1;
p2=1;
for i=1:len
for j=1:k
TempDistance(i,j)=abs(ClomStatic(i)-Z(j));
end
[Dis GroupIndex]=min(TempDistance(i,:));
if(GroupIndex==1) %Group保存最终的分类结果
Group1(p1)=ClomStatic(i);
p1=p1+1;
elseif(GroupIndex==2)
Group2(p2)=ClomStatic(i);
p2=p2+1;
end
end
%求类中心
ClassCenter=zeros(1,2);
ClassCenter(1)=floor(sum(Group1)/length(Group1));
ClassCenter(2)=floor(sum(Group2)/length(Group2));
end
else
%k=1;
j=1;
for i=1:len
Group1(j)=ClomStatic(i);
j=j+1;
end
%求类中心
ClassCenter=zeros(1,1);
ClassCenter(1)=floor(sum(Group1)/length(Group1));
end
end
仿真结果：
进行三类划分：
测试数据：
结果：
进行二类划分：
测试数据
结果：
进行一类划分：
测试数据：
结果：