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)确定聚类的个数K。 (2)在所有数据集合中选择K个点作为各个聚簇的中心点。 (3)计算其余所有点到K个中心点的距离,并把每个点到K个中心点最短的聚簇作为自己所属的聚簇。 (4)在每个聚簇中按照顺序依次选取点,计算该点到当前聚簇中所有点距离之和,最终距离之和最小的点,则视为新的中心点。 (5)重复(2)...
九、K-中心点聚类算法 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...
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...
R语言K-中心点聚类分析 简介 K-中心点算法与K-means算法在原理上相近，不同的是，K-中心点算法在选择中心点时不取样本均值点，而是在类别内选取到其余样本距离之和最小的样本为中心点。K-中心点算法主要是用cluster软件包中的pam()函数来实现的。该函数的基本格式为：pam(x, k, diss = inherits(x, "dist...
#最后我们将分类以及中心点打印出来(选择两个对标签相关度高的特征:这样聚类结果非常明显且中心点'X'和散点最适配)这里是第3和4列 i=3 j=4 plot(data[,i],data[,j],col=pamk$pamobject$clustering,pch="*",xlab=paste(names(data)[i]),ylab=paste(names(data)[j])) ...
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...
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: -...
K-中心点"聚类算法的分析和实现 为了较好的讨论聚类算法中划分方法中的 K-中 心点 算法的实现 本文采用下面的例子进行分析 从 而实现相关数据挖掘 例 为研究儿童生长发育的分期 调查 253 名 月至 7 岁儿童的身高Ocm \体重Okg \胸围Ocm 和坐高 Ocm 资料 资料作如下整理Z先把 月至 7 岁划成 9 个月份段 ...
K-Medoids使用了绝对误差标准: E=∑i=1k∑p∈Cjdist(p,oi) E是DataSet中所有对象p与Ci的代表对象oi的绝对误差之和。此处的oi一定是一个在数据集中存在的点(对象)。 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 ...