k-medoids聚类算法 1. 基本概念 k-medoids聚类算法是一种基于划分的聚类方法,它试图找到数据集中的k个代表性对象(称为medoids),这些对象能够最小化同一簇内其他点到这些代表性对象的距离总和。与k-means算法相比,k-medoids更加鲁棒,因为它选择的medoids是实际数据点,而不是通过计算得到的平均值。
1. k-Medoids 之前的kmeans算法 对于异常点数据特别敏感,更新中心点的时候,是对于该簇的所有样本点求平均,这种方式对于异常样本特别敏感, kmedoids算法克服这个问题,实现方式所有属于该簇的样本点每一个维度 取中位数 这样得到新的中心点 就对于异常点没那么敏感了 总结:更新中心点的方法 由求平均改成求中位数 ...
1.基于划分的聚类:k-means、k-medoids(每个类别找一个样本来代表)、Clarans 2.基于层次的聚类:(1)自底向上的凝聚方法,比如Agnes (2)自上而下的分裂方法,比如Diana 3.基于密度的聚类:Obsacn、Optics、Birch(CF-Tree)、Cure 4.基于网格的方法:Sting、WaveCluster 5.基于模型的聚类:EM、SOM、Cobweb 二、k-mea...
PAMAE: Parallel k-Medoids Clustering with High Accuracy and Efficiency 是SIGKDD2017一篇关于k-medoids并行聚类的论文,论文中作者使用Spark与Hadoop实现算法的并行化,而本项目使用python并行编程模拟MapReduce的并行,对该论文算法的思想进行复现。 使用本项目复现的代码对中心数量分别为5、10、15、20的数据集进行聚类...
K-means聚类算法 2019-12-03 20:47 − 1. K-means聚类算法简介 采用的是将N*P的矩阵 X 划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。 2. 伪代码输入:训练样本 x = {x1;x2;x3;...xm} (其中x为m-by-n矩阵,包含m个样本点,每个样本点n个特征) 聚类簇数 k(为一标量sc......
means聚类法的实现方法和具体实战,这种方法虽然快速高效,是大规模数据聚类分析中首选的方法,但是它也有一些短板,比如在数据集中有脏数据时,由于其对每一个类的准则函数为平方误差,当样本数据中出现了不合理的极端值,会导致最终聚类结果产生一定的误差,而本篇将要介绍的K-medoids(中心点)聚类法在削弱异常值的影响上...
k-means、k-medoids、k-modes、k-medians、kernel k-means等算法。 kmeans与knn的区别 二.kmeans算法的核心 K-means聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的...
2)K-Medoids算法 针对K-Means算法的缺点改进得到了K-Medoids算法: (1)限制聚类中心点必须来自数据点。 求中心点的计算方法,由原来的直接计算重心,变成计算完重心后,在重心附近找一个数据点作为新的中心点。 K-Medoids重拟合步骤比直接求平均的K-Means要复杂一些。
下面我们将详细介绍K-medoids聚类算法的代码实现。 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...
4.3 多维数据聚类kmedoids函数与kmeans函数对比 1.算法简介 2.实例分析 3.原理解析 还是用前一篇K-means聚类的轮廓系数SC作为评价指标,SC越接近1,聚类效果越好。 4 MATLAB源码 4.1 二维数据聚类原理推导与matlab自带kmedoids函数比较 懒得复制了,代码在【好玩的MATLAB】公众号对应的推文里。 4.2.三维数据聚类kmedoids...