简单理解:对于数据样本的平均值和中位数之间的差异 1、取值范围 K-means:可以是连续空间中的任意值 K-medoids:只能是数据样本范围中的样本 2、聚类中心 K-means算法:集群中的平均值 K-medoids算法:集群中位于最中心的样本 通病: 只能处理球形的簇,也就是一个聚成实心的团(这是因为算法本身计算平均距离的局限) ...
k-means聚类算法 1、聚类所谓聚类问题,就是给定一个元素集合D,其中每个元素具有n个可观察属性,使用某种算法将D划分成k个子集, 要求每个子集内部的元素之间相异度尽可能低,而不同子集的元素相异度尽可能高。其中每个...相似性度量的标准,即数据对象间的距离越小,则它们的相似性越高,则它们越有可能在同一个类...
K-medoids和K-means是有区别的,不一样的地方在于中心点的选取 K-means中,将中心点取为当前cluster中所有数据点的平均值,对异常点很敏感! K-medoids中,将从当前cluster 中选取到其他所有(当前cluster中的)点的距离之和最小的点作为中心点。 算法流程: ( 1 )总体n个样本点中任意选取k个点作为medoids ( 2 )...