以下是一个简单的K均值聚类算法的例题及解答: 例题: 假设有以下一组数据点: 数据点 X坐标 Y坐标 A 1 2 B 2 3 C 2 5 D 3 2 E 3 4 F 4 1 G 5 4 现在要将这些数据点分为K=2个簇。 解答: 1.随机初始化两个簇中心: -簇中心1: (2, 3) -簇中心2: (4, 1) 2.分配数据点到簇: -...
PAM(partitioning around medoid,围绕中心点的划分)是具有代表性的k-medoids算法。 它最初随机选择k个对象作为中心点,该算法反复的用非代表对象(非中心点)代替代表对象,试图找出更好的中心点,以改进聚类的质量。 例子: 空间有5点{A,B,C,D,E}, 各点之间距离关系如表,根据pam算法进行聚类分析。 假设分为2类,...