聚类已经不仅仅限于经典的模式识别领域,而广泛应用于统计理论、机器学习和数据挖掘.除了提取样本的统计分布特征作为识别的有力手段,聚类在高维、大规模数据库的数据分析方面也发挥着越来越重要的作用,推动了相关理论的快速发展.本文介绍了聚类中常用的若干方法及其改进,提出一种新的聚类方法,并应用于脱机手写数字的识别,以期通过比较反映这些方法的某些特性.
