最大最小距离 聚类算法

资 源 简 介

最大最小距离 聚类算法

详 情 说 明

最大最小距离聚类算法是一种基于距离度量的聚类方法，尤其适用于样本分布呈现两类化特征的数据集。该算法通过最大化类间距离和最小化类内距离来寻找最优的聚类中心，属于模式识别中简单高效的经典算法。

算法核心思路分为三个阶段：首先随机选取初始聚类中心，接着计算所有样本到中心点的距离，通过比较最大最小距离动态调整中心点位置，最后迭代优化直至收敛。相比K-means算法，它对初始中心点的选择更敏感，但在处理两类分化明显的信号数据时效果显著，比如医学信号分类或工业零件尺寸分选等场景。

该算法对一维时序信号（如ECG波形）和二维空间数据（如图像像素分布）均适用，其计算效率取决于距离度量方式——欧氏距离最常用，但对于高维数据可改用余弦相似度等指标。由于依赖距离阈值设定，实际应用中常配合轮廓系数评估聚类质量。

值得注意的是，当样本存在多个自然簇或类间重叠严重时，建议改用层次聚类等更复杂的方法。但对于雷达信号分离、好坏产品分拣这类典型的两类划分问题，最大最小距离算法仍保持着计算简洁性和工程实用性优势。