山东科技大学827大数据分析方法伪代码终极版

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3.0 北木在北 2026-01-05 999+ 1.33MB 13 页 3知币 海报
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说明：伪代码是在理解的前提下用计算机的语言描述过程，所以应在理解相关概念的前提
下实现，本文件伪代码仅供参考，考试时格式不限
一、层次聚类
输入：数据集 D = {x1,x2,...xn}
输出：聚类结果 C = {C1,C2,...Cn}
过程：
1. 初始化每个数据点为一个独立的聚类：C = {{x1},{x2},...,{xn}}
2. 计算每对聚类之间的距离或相似度（Euclidean distance, Manhattan distance, etc.）
3. while 聚类数量 > 1 do
4. 找到最近的两个聚类Ci和Cj，使得它们之间的距离最小。
5. 合并Ci和Cj形成新的聚类 Cnew=Ci∪Cj
6. 更新聚类集合 C = C \ {(Ci,Cj}∪{Cnew}。
7. 计算新的聚类 Cnew 与其他聚类之间的距离。
8. end while
9. 返回聚类结果 C。
二、凝聚的层次聚类
输入:数据集 D = {x1,x2,...xn}
输出：层次聚类结果（树状图/Dendrogram）
过程：
1. 初始化每个数据点为一个独立的聚类：C = {{x1},{x2},...,{xn}}
2. 计算所有聚类之间的初始距离矩阵 distMatrix
3. while 聚类数量 > 1 do
4.找到距离矩阵 disMatrix 中最近的两个聚类Ci和Cj
（a）最小距离 minDist = min(distMatrix)
（b）对应的聚类对(Ci,Cj)=argmin(distMatrix)
5.合并这两个聚类形成一个新聚类 Cnew=Ci∪Cj
6.从聚类集合 C中删除Ci和Cj，并将新聚类 Cnew 加入其中
7.更新距离矩阵 distMatrix
（a）删除与Ci和Cj相关的行和列
（b）计算新聚类 Cnew 与所有其他聚类的距离，并更新距离矩阵 distMatrix
新聚类与其他聚类的距离可以使用以下任意一种方法计算：
-最短距离（单链法/单链接，Single Linkage）
-最长距离（全链法/完全链接，Complete Linkage）
-平均距离（平均链接，Average Linkage）
-中心距离（质心链接，Centroid Linkage）
8. end while
山东科技大学827大数据分析方法伪代码终极版.pdf

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作者：北木在北 分类：考研考博类 价格：3知币 属性：13 页 大小：1.33MB 格式：PDF 时间：2026-01-05

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