系统聚类时,样品一旦归入某一类就不再变动了,这要求分类方法要较为准确。动态聚类法适用于大型数据,它借鉴计算方法中的迭代思想,先给出一个粗糙的初始分类,然后按某种原则进行修改,直至分类比较合理或达到人为规定的调整次数为止。下面结合图9‐13,依次介绍凝聚点的选择方法、初始分类的确定方法和分类的修改方法。逐个修改法不止一种,以上介绍的这种方法计算简单,分类迅速,但由于人为地规定了分类数目k,有时定的不合适反而影响分类效果。逐个修改法的分类结果与样品归类的次序有关,所以开始时选择的凝聚点最好是有代表性的点,而不 ......