k-中心聚类算法(k-medoids)算法是一种分区聚类方法,用于将数据集划分为 k 个簇,其中 k 是由用户指定的簇的数量。 与K-means算法不同,K-medoids算法选择实际的数据点作为簇的中心(称为medoids),而不是计算簇内数据点的均值。 这样,K-medoids算法对异常值更加鲁棒,因为它不会受到极端值的影响。 K-medoids算法...
1.简介K中心点聚类算法重复迭代，直到每个代表对象都成为它的簇的实际中心 点，或最靠中心的对象。聚类结果的质量用代价函数来评估，该函数用来度量对象与其簇的代表对 象之间的平均相异度。九、K-中心点聚类算法 2.K-中心点聚类算法原理K-中心点聚类算法的基本思想为：选用簇中位置最中心的对象，试图对n 个对象...
K-中心聚类算法计算的是某点到其它所有点的距离之和最小的点,通过距离之和最短的计算方式可以减少某些孤立数据对聚类过程的影响。从而使得最终效果更接近真实划分,但是由于上述过程的计算量会相对杜宇K-means,大约增加O(n)的计算量,因此一般情况下K-中心算法更加适合小规模数据运算。
voidswap(inti,intj); intaccount(intk);//统计总代价比较并返回代价类内最小的点 voidkstars(intk);//分类 voidshow();//显示结果 doubletc=5000000000;//当前代价 intt[256];//灰度分布像素个数记录 inttt[256];//各个灰度被分配的类号 intkk[256];//中心点 voidmain() { for(inti=0;i<256;i...
(1)聚类的性能度量大致有以下两类: ①外部指标:将聚类结果与某个“参考模型”进行比较。 ②内部指标:直接考察聚类结果而不利于参考模型。 (2)聚类算法的过程: ①随机选择k个点作为聚类中心; ②计算各个点到这k个点的距离; ③将对应的点聚到与它最近的这个聚类中心; ...
聚类分析（二）——K中心点算法（k-mediods）聚类分析（⼆）——K中⼼点算法（k-mediods）K中⼼点算法（K-medoids）前⾯介绍了k-means算法，并列举了该算法的缺点。⽽K中⼼点算法（K-medoids）正好能解决 k-means算法中的 “噪声”敏感这个问题。如何解决的呢？⾸先，我们得介绍下k-means算法...
算法: 输入: k:簇的个数 D:数据集合 输出:k个簇 方法: 随机选择K个初始对象 repeat 将每个剩余的对象分配在临近的簇中 随机选择一个非代表对象(既非Centroids)Orandom 计算用Orandom代替代表对象的总代价S if S < 0, then 替换代表对象,形成新的k个簇 ...
数据聚类系统读取文件 数据聚类系统导入文件 2)设置簇的个数,这里设置成2,并选择K-means聚类算法,显示的结果如下图: 数据聚类系统运行K-means聚类算法 3)设置簇的个数,这里设置成2,并选择K-中心点聚类算法,显示的结果如下图: 数据聚类系统运行K-中心点聚类算法 4)清屏,显示的结果如下图: 数据聚类系统清屏 2...
数据聚类分析 1.掌握数据聚类分析方法 2.掌握K-means聚类、k中心点算法 以下是详细代码 初始工作:准备好数据集。 In [24] import pandas as pd # 读取 csv 文件 df = pd.read_csv('laptops_test.csv') # 删除指定列 df.drop(columns=['Model Name','Screen Size','Screen','CPU',' Storage','GPU...
可以说该算法并不改变传统k均值算法的基本原理,而是在初始聚类中心点的选取上做出了改进。通过实验和对比分析,研究者们发现,这种改进的初始聚类中心点选取算法在一定程度上能够提高k均值聚类算法的聚类效果,降低局部最优解的出现概率,从而得到更加稳定和准确的聚类结果。 总结回顾起来,一种改进的k均值聚类初始聚类中心点...