1.問題描述：
 
首先“K均值算法”和“基于局部和全局一致性算法”的整合，并不是兩個(gè)算法的簡單拼湊，這里，實(shí)際上結(jié)合了“K均值算法”和“基于局部和全局一致性算法”兩者算法的思想。根據(jù)你提供的算法思想，算法的基本步驟是：

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輸入：數(shù)據(jù)集（其中訓(xùn)練樣本和測試樣本分別占一定的比例）和圖像其中有少量樣本已被標(biāo)記類別，而且每一類至少標(biāo)記一個(gè)訓(xùn)練樣本。

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Step1：計(jì)算少量有標(biāo)記樣本的均值，得到c（類別數(shù)目）個(gè)初始聚類中心點(diǎn)；

Step2：使用歐式距離計(jì)算未標(biāo)記數(shù)據(jù)到c個(gè)初始中心點(diǎn)的距離，將未標(biāo)記樣本分配到距離中心點(diǎn)最近的那類中，劃分出c個(gè)簇；

Step3：使用測地距離的相似性度量方法，選擇各個(gè)簇中相似度大于等于0.9的（）個(gè)（各個(gè)簇中的數(shù)目不一樣）樣本，求它們的均值，作為c個(gè)新中心點(diǎn)以及得到c個(gè)平均半徑；

Step4：循環(huán)（2）（3），直到c個(gè)中心點(diǎn)固定；

Step5：對（）個(gè)樣本以及距離各個(gè)中心點(diǎn)半徑內(nèi)的樣本進(jìn)行標(biāo)記；

Step6：用基于局部和全局一致性算法對剩下的未標(biāo)記的樣本進(jìn)行標(biāo)記，其中已標(biāo)記數(shù)據(jù)只使用c個(gè)中心點(diǎn)；

Step7：在全部樣本標(biāo)記完后，再計(jì)算出各個(gè)類的c個(gè)中心點(diǎn)。

Step8：對于新的測試數(shù)據(jù)，通過計(jì)算測試數(shù)據(jù)與各個(gè)中心點(diǎn)的相似度，選擇可信度最高的進(jìn)行標(biāo)記。

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輸出：分別將數(shù)據(jù)集分成已標(biāo)記和未標(biāo)記以及測試數(shù)據(jù)集三部分，其中測試數(shù)據(jù)集占30%的比例，已標(biāo)記和未標(biāo)記的共占70%。用10折交叉驗(yàn)證法進(jìn)行測試，輸出F1-measure各個(gè)指標(biāo)的結(jié)果，輸出分類后的圖像及指標(biāo)結(jié)果。以已標(biāo)記數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，保證每個(gè)類別有一個(gè)已標(biāo)記的訓(xùn)練集，然后按照不同的比例擴(kuò)展訓(xùn)練集，一個(gè)數(shù)據(jù)集的precision和recall測試結(jié)果都是未標(biāo)記數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)結(jié)果的均值。對數(shù)據(jù)集按已標(biāo)記數(shù)據(jù)占得不同比例進(jìn)行測試。
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