K中心点空间聚类方法,在海洋生物资源的时空分布上是前提,能将地区间的资源量的差异缩小。 方法,利用pam()函数,设置权重w=1,根据资源量占空间的大小划分区域个数,如图划分为5个地区。接着可以在R中绘图,也可以在GIS绘图,将每个点按照空间分辨率为0.25的向四周扩充。则绘制出图b的形状。0...
package com.kmedoids; import java.util.ArrayList; import javax.xml.crypto.Data; public class Medoid{ private double dimension[];//质点的维度 private Cluster cluster;//所属类簇 private double etdDisSum;//Medoid到本类簇中的所有的所有欧氏距离之和 public Medoid(double dimension[]){ this.dimension...
基于核的自适应K_Medoid聚类
维数据进行聚类,在聚类过程中,数据可以自适应地加入到最 适合它的簇当中。测试实验也证实了该方法的有效性。 1k-medoid算法 k-medoid算法具有如下的算法过程: 输入:簇的数目k,以及包含n个数据对象的数据集。 输出:满足平方差最小标准的k个聚类。 处理流程: ...
有这样一个距离度量,它有可能像PAM和CLARANS K-medoid方法集群多实例对象[11]或采用基于密度的聚类方法,如DBSCAN [9]。虽然这种方法产生的可能性将集群分区多实例对象,是一个有意义的距离度量的选择有重要影响的结果聚类的聚类分析模型组成的代表反对这种方法的最佳case.another问题。例如,NetFlow的距离[7]要求在两个...
在这份文件中,我们把重点放在群集未标记的功能设置引导程序。 为群集的对象,共同的办法,是要选择一些距离测量点的设置如[6,7],然后将一个距离的聚类算法如kmedoidclarans方法[8]或密度的dbscan算法等[9]。 但是,这种做法并不产生富有表现力群集模型。