用最大树法求解基于模糊相似关系的模式分类

首先方法步骤：
1.根据被分类元素间的相似性构造相似矩阵A；
2.画出被分类的元素；
3.按A中元素a ij 从大到小的顺序依次对上一步画出的元素连边，并标上相应a ij 的值作为权重。连边时应该保证不出现
回路，直到所有的元素都连通为止，这样就得到了一棵“最大树”；
4.取λ∈[0，1]，并在最大树中砍去权重小于λ的边，得到互不连通的几棵子树，每一棵子树中的节点作为一类；
5.调整λ的值，以找到符合要求的分类。

举一个例子来说一下
设有三个家庭，每家4~7人，现取每人一张照片放在一起，共有16张照片，请中学生对照片进行两两比较，并按相似程度评分，最相像者评1分，毫无相像之处者评0分，余者为0至1之间。现要求按相似程度进行聚类，希望能把三家区分出来。构造的相似矩阵为

根据相似矩阵的相似度最大值（除去1）先画出权值为0.8，这时候如果出现回路就直接舍弃那一个点

然后我们再画出权值依次为0.6,0.5,0.4,0.2，这个时候同样不能出现回路

上图就是我们的最大树
选取入=0.8，即把权值大于等于0.8的保留下来得到子树为

5个子树，和我们要求的三家差一些；
我们取入=0.6得到子树

得到四家；
再取入=0.5

这样就得到了三家和我们要求的一样，故取入=0.5.