在Python中关于K-medoids的第三方算法实在是够冷门,经过笔者一番查找,终于在一个久无人维护的第三方模块pyclust中找到了对应的方法KMedoids(),若要对制定的数据进行聚类,使用格式如下: KMedoids(n_clusters=n).fit_predict(data),其中data即为将要预测的样本集,下面以具体示例进行展示: 代码语言:javascript 复制 f...
output_info(flag);/* 聚类后显示结果 */ return 0; }
为了解决这个问题,kmedoids方法采取新的种子点选取方式,1)只从样本点中选;2)选取标准能够提高聚类效果,例如上述的最小化J函数,或者自定义其他的代价函数。但是,kmedoids方法提高了聚类的复杂度。 init : {'k-means++', 'random' or an ndarray} Method for initialization, defaults to 'k-means++': 'k-mea...
代码实现分为以下几个步骤: 1. 导入必要的库和数据 2. 初始化K个medoids 3. 分配每个样本到最近的medoid 4. 更新medoids 5. 重复步骤3和4,直到medoids不再改变 下面我们来逐步介绍代码实现的每一个步骤。 1. 导入必要的库和数据 我们需要导入必要的库,比如NumPy、Pandas等。我们也需要准备好需要进行聚类的数据...
在Python中使用K-Medoids聚类算法提取质心及其数据点的步骤如下: 导入所需的库和模块: 代码语言:txt 复制 from sklearn_extra.cluster import KMedoids import numpy as np 准备数据集: 代码语言:txt 复制 data = np.array([[x1, y1], [x2, y2], ..., [xn, yn]]) 其中,每个数据点由两个特...
kMedoids.m代码: function [cx,cost] =kMedoids(K,data,num)%生成将data聚成K类的最佳聚类%K为聚类数目,data为数据集,num为随机初始化次数 [cx,cost]=kMedoids1(K,data);fori = 2:num [cx1,min]=kMedoids1(K,data);ifmin<cost cost=min; ...
第一个用例通过K-medoids聚类方法提取典型的电力负荷曲线。 首先,让我们加载所需的包。 library(TSrepr) library(ggplot2) library(data.table) library(cluster) library(clusterCrit) data("elec_load") dim(elec_load) ## [1] 50 672 有50个长度为672的时间序列(消费者),长度为2周的耗电量的时间序列。
r语言kmeans算法自行编程 kmeans算法r语言代码 k-means法与k-medoids法都是基于距离判别的聚类算法。本文将使用iris数据集,在R语言中实现k-means算法与k-medoids算法。 k-means聚类 首先删去iris中的Species属性,留下剩余4列数值型变量。再利用kmeans()将数据归为3个簇...
运行结果如下: 蜣螂优化算法DBO优化K-Medoids结果: 蜣螂优化算法DBO优化K-means收敛曲线: 优化结果输出: 使用数据如下: 五、完整代码获取 创新应用2:nnmf+DBO+K-Medoids聚类,蜣螂优化算法DBO优化K-Medoids,适合学习和发paper。mbd.pub/o/bread/ZZyal55x...