30、聚类分析：ART - 2a 算法与类预测的深入探索

聚类分析：ART - 2a 算法与类预测的深入探索

1. ART - 2a 聚类算法概述

在数据聚类领域，存在着众多基于不同原理的聚类技术。ART - 2a 聚类算法便是其中之一，它源自基于神经网络的自适应共振理论（Adaptive Resonance Theory，ART）。该算法属于开放分类聚类技术，由一个称为警戒参数（vigilance parameter）的因素引导。警戒参数的取值范围在 0 到 1 之间，取值为 0 时表示低警戒性的粗略聚类，产生的聚类数量较少；取值为 1 时表示高警戒性的精细聚类，产生的聚类数量较多。通常默认值为 0.1，意味着低警戒性的相对粗略聚类。若预先确定聚类的数量，可通过迭代过程确定能产生该数量聚类的相应警戒参数。

2. ART - 2a 算法示例

为了快速了解 ART - 2a 算法的工作原理，我们以二维输入数据为例，将其强制划分为三个聚类。以下是具体的代码实现：

SeedRandom[1];
inputs = Table[{RandomReal[{0.05, 0.95}], RandomReal[{0.05, 0.95}]}, {5000}];
argumentRange = {0.0, 1.0};
functionValueRange = {0.0, 1.0};
labels = {"x", "y", "Inputs"};
allInputVectorsWithPlotStyle = {inputs, {PointSize[0.01], Green}};
points2DWithPlotStyleList = {allInputVectorsW