继续昨日，如何从数学的角度来看待CS的聚类算法。昨日是球状分布时候的算法，同样，金融市场或者经济数据，有可能呈现的分布不是球状的，而是链条或者线性，此时如何区分？如果是CS的，上来就是讲算法或者讲讲区别，而数学思维会如何入手？首先是容器的选择问题。也就是，如何来整体性的体现点与点之间的远近，而不是如球面分布一样，求的是局部最优，这种聚类，直接跳出了局部问题而从整体入手，则数学处理比如从这里走。只有矩阵。在球状分布中，直接计算就可以了，但是在线性分布或者链条状分布中，必须首先整体性的离散的标识为点与点的距离矩阵。

但是最关键的一点，人眼可以一眼看到不同，或者大部分不同，但是如何用数学来表达？就是类与类之间的距离，以及类内的点与点之间的距离，如果点与点之间的最近邻距离大于类与类之间的最近邻距离，则必然是类合并。反则则可以确认为两类，这里就是表示为：α<γ。而矩阵来表示散列的点与点之间的距离，就是为了计算这个最邻近函数的数值，来进行对比。数学可以通过分析来超越人类的眼睛。而奇妙的是，数学所运用的规律，又是模拟人类的分辨能力。好神奇，人类利用数学和计算机，完成自我超越。可见自动驾驶不能只是模仿人类，还要超越人类的局限性。

1.设定距离矩阵，比如可以是x1……x10，这是一个对称矩阵，比如采用欧式距离，就是x1与x2的距离，就是sqrt(pow(a1-a2,2)+pow(b1-b2,2)).得到一个对称的点与点之间的距离矩阵
2.确认远近之后得到距离矩阵，然后按照这个矩阵得到邻近系数矩阵。
3.对角线上，就是2*N得到一个最大的斜列。其它的元素就是计算：Lij=Mij+Mji-2.就可以得到一个对称的新矩阵，就是邻近矩阵。可以求近邻函数的数值。在矩阵行上，最小的同样的元素组成一个聚类。而它的向下平移同样的行数，然后看看，再平移到第二类交汇的矩阵中，最小的元素就是近邻函数的数值，γ，然后来对比α(类间最小近邻函数数值)。如果α<γ，则两类合并。
4.检验之后，继续计算新的合并的类的最小近邻函数，然后再继续对比，直到不能再合并为准

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