【分解聚类法】
拼译：decomposition clustering method
聚类分析的一种方法。其做法：先将全部样品当作一类，然后分成两类、三类，……，直至每个样品自成一类为止。常用一分为二的做法，其思想是每次只将一个类分成两个类，使一分为二后类内样品间的离差平方和尽可能小。设全部样品xi=(xi1，xi2，…，xip)′，i=1，…，n，所成的类为G，分成两类G1，G2。要使分成的两类的离差平方和最小，等价于使目标函数L(G1，G2)=
(
－
)′(
－
)达到最大。式中
，
分别为G1，G2的重心(即均值向量)，n1，n2分别是G1，G2中的样品数。具体步骤：(1)将n个样品看成一类G，并从中选出一个样品作为G2类，剩下的样品作为G1类，使目标函数L(n；G1，G2)=
(
－
)′(
－
)达到最大。如将xi1划入G2，G2=｛xi1｝，对应的目标函数值记为L1。(2)从G1中选第二个样品归入G2，使L极大，如xi2归入G2，G2=｛xii，xi2｝，对应的目标函数值记为L2。(3)如此反复进行，直至G2=｛xi1，xi2，…，xin－1｝，相应的目标函数值依次为L1，L2，…，Ln－1，然后从中选取最大的L值，如Lk，则将前k次归入G2的样品作为一类，余下的n－k个样品作为另一类G1。(4)对G1与G2分别施以(1)，(2)，(3)的步骤，得两个相应的最大目标函数值，再取较大者对应的类分成两类，这时全部样品已分成三类。如此反复进行，直至每一个样品自成一类为止。
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