针对k-means算法的缺点提出的最大最小距离算法，是改进的聚类算法

最大最小距离算法 最大最小距离算法首先根据确定的距离阈值寻找聚类中心，然后根据 最近邻规则把样本划分到各类聚类中心对应的类别中。 具体的算法描述如下： ①首先任选一个模式样本作为第一个聚类中心 ②选择离 距离最远的样本作为第二个聚类中心 ，距离用欧式距离公式来计算： ③逐一计算各样本与 ， 间的距离，即 ， 选出其中最小距离，

模式识别中的经典算法最大最小距离算法，里面有详细的原理和计算过程及实例~

最大最小距离算法matlab代码，博客地址：http://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/53708042