pam聚类算法 PAM (Partitioning Around Medoids) 聚类算法属于基于质心的聚类算法,它是K-Medoids算法的一种变体。 DBSCAN算法聚类 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法。 ds<-dbscan(y 其中黑色的2代表分类错误的第2个类别,因...
假设有K个聚类中心,每个聚类中心为x_k\in R^n,每个聚类簇对应的样本数为m_k,第k类样本簇的样本数为s_{km}(m=1,2,...m_k)。 迭代时,第K类聚类中心,根据样本簇中所有样本的算数平均值计算得到。 \begin{equation} \begin{aligned} x_k = \frac{1}{m_k}\sum_{m=1}^{m_k}s_{km} \end{...
本文以iris数据和模拟数据为例,帮助客户了比较R语言Kmeans聚类算法、PAM聚类算法、 DBSCAN聚类算法、 AGNES聚类算法、 FDP聚类算法、 PSO粒子群聚类算法在 iris数据结果可视化分析中的优缺点。结果:聚类算法的聚类结果在直观上无明显差异,但在应用上有不同的侧重点。在 研究中,不能仅仅依靠传统的统计方法来进行聚类分...