聚类算法--理解最大最小距离分类

取最小是为了找相似,如果不取最小,何必来划分?

取max是为了再相似里面找更大的阈值,如果再相似里面找最小,那划分会很多,那和一个样本一个划分有什么区别?

所以是再相似里面找最小相似,min里面找max.

你每一轮都找到了最小相似,那么下一轮的迭代一定比你这个最小相似要相似,也就是重心距离会递减,

直到不满足迭代的条件便跳出循环

比如有10个样本点

 我先设x1为z1,,然后再列出距离,每次每行都会有一个最小值,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个,

第三轮 8是最小相似

每次 最小相似的点作为下一个分类的重心

迭代结束的标志是不满足即可结束,cita自己取。z1-z2shi 是最开始的两个重心,也就是80

效果图:

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