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：