data.m

几个模式识别的作业程序

x1=[0,0];x2=[3,8];x3=[2,2];x4=[1,1];
x5=[5,3];x6=[4,8];x7=[6,3];x8=[5,4];x9=[6,4];x10=[7,5];
X=[x1;x2;x3;x4;x5;x6;x7;x8;x9;x10];
K=3;         %做后聚类分类数
n=1;         %类的最少样本数
s=1;         %最小标准差
C=4;         %两类间合并距离
L=0;         %合并的最多对数
I=10;        %迭代次数
s1=X;s2=[];s3=[];Nc=1;% N为聚类数
z1=mean(s1);D=[];delta=[];
for i=1:I
    for j=1:10
        D(j)=D(j)+norm(X(j,:)-z1);
    end
    D_mean=mean(D)
    if Nc<=K/2
        for iClass=1:Nc
            delta=getStdVector(s1);
            [delta_max,index]=max(delta);
            if (delta_max>Selta_s)&&((d(iClass)>d_mean&&getSize(Classes(iClass))>2*(Selta_n+1))||Nc<=c/2)
                bPartition=1;
                break;
            end
        end
    end