图像处理—聚类算法原理.doc

聚类分析(Cluster analysis )Clustering(聚类) 和Classification(分类)Clustering 中文翻译作“聚类”,简单地说就是把相似的东西分到一组,同Classification(分类)不同,对于一个 classifier ,通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子,理想情况下,一个 classifier 会从它得到的训练集中进行“学****从而具备对未知数据进行分类的能力,这种提供训练数据的过程通常叫做 supervised learning (监督学****而在聚类的时候,我们并不关心某一类是什么,我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起,因此,一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似 度就可以开始工作了,因此 clustering 通常并不需要使用训练数据进行学****这在 Machine Learning 中被称作 unsupervised learning (无监督学****举一个简单的例子:现在有一群小学生,你要把他们分成几组,让组内的成员之间尽量相似一些,而组之间则差别大一些。最后分出怎样的结果,就取决于你对于“相似”的定义了(因此,在分类前,一定要知道,每一类的特征到底是什么),比如,你决定男生和男生是相似的,女生和女生也是相似的,而男生和女生之间则差别很大”,这样,你实际上是用一个可能取两个值“男”和“女”的离散变量来代表了原来的一个小学生,我们通常把这样的变量叫做“特征”。实际上,在这种情况下,所有的小学生都被映射到了两个点的其中一个上,已经很自然地形成了两个组,不需要专门再做聚类了。另一种可能是使用“身高”这个特征。我在读小学候,每周五在操场开会训话的时候会按照大家住的地方的地域和距离远近来列队,这样结束之后就可以结队回家了。除了让事物映射到一个单独的特征之外,一种常见的做法是同时提取 N 种特征,将它们放在一起组成一个 N 维向量(特征向量),从而得到一个从原始数据集合到 N 维向量空间的映射——你总是需要显式地或者隐式地完成这样一个过程,因为许多机器学****的算法都需要工作在一个向量空间中。聚类分析聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。在不同的应用领域,很多聚类技术都得到了发展,这些技术方法被用作描述数据,衡量不同数据源间的相似性,以及把数据源分类到不同的簇中。Cluster analysis or clustering is the task of assigning a set of objects into groups (called clusters) so that the objects in the same cluster are more similar (in some sense or another) to each other than to those in other clusters.[1]Cluster analysis itself is not one specific algorithm, but the general task to be solved. It can be achieved by various algorithms that diffe