k-中心聚类算法(k-medoids) 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...
K-中心聚类算法的公式包括以下步骤: 1.初始化:从数据集中随机选择K个对象作为初始的聚类中心。 2.分配对象:对于数据集中的每个对象,计算它与各个聚类中心的距离,并将其分配到距离最近的聚类中心。 3.重新计算聚类中心:根据每个聚类的现有对象,重新计算该聚类的中心点。这个中心点可以是该聚类中所有对象的平均值或者...
第9章 K-中心点聚类算法 数据挖掘算法、原理与实践 王振武 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...
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...
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。
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: -...
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(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; ...
基于IPSO的K_均值聚类算法是针对K_均值算法存在对初始聚类中心点敏感、易于陷入局部极值而提出的。将PSO算法引入其中,采用基于密度的聚类中心初始化方法初始化粒子,以此提高聚类的准确性;同时对PSO算法的惯性权重采用先增后减的策略,有效地提高算法性能。仿真实验的结果表明该算法对标准数据集是有效的,并且与K_均值、...
一种改进的k-中心聚类算法研究