在Python中关于K-medoids的第三方算法实在是够冷门,经过笔者一番查找,终于在一个久无人维护的第三方模块pyclust中找到了对应的方法KMedoids(),若要对制定的数据进行聚类,使用格式如下: KMedoids(n_clusters=n).fit_predict(data),其中data即为将要预测的样本集,下面以具体示例进行展示: 代码语言:javascript 复制 f...
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...
K-Medoid聚类的实现主要有两种方式:一种是基于随机质点的实现,另一种是基于PP算法的实现。对于基于随机质点的实现,首先从数据集中随机抽取K个样本点作为初始聚类中心,然后不断的计算其他样本点到K个聚类中心的距离,并把样本点移入距离最近的聚类中心类中。 K-medoid聚类算法能够有效地处理数据集,龙於提取出数据集中...
k-medoids聚类算法实现 k-medoids聚类算法,即k-中心聚类算法,它是基于k-means聚类算法的改进。我们知道,k-means算法执行过程,首先需要随机选择初始质心,只有第一次随机选择的初始质心才是实际待聚类点集中的点,而后续将非质心点指派到对应的质心点后,重新计算得到的质心并非是待聚类点集中的点,而且如果某些非质心点...
C#实现K-MEDOIDS聚类算法 1、任意选取K个对象作为初始聚类中心(O1,O2,…Oi…Ok)。 2)将余下的对象分到各个类中去(该对象与哪一个聚类中心最近就被分配到哪一个聚类簇中); 3)对于每个类(Oi)中,顺序选取一个Or,重复步骤2,计算用Or代替Oi后的误差E=各个点到其对应的中心点欧式距离之和。选择E最小的那个...
通过K-MEDOIDS算法对时间序列进行聚类的实现 最近做数据挖掘相关的工作,题目是时间序列聚类研究,目前对于这方面的研究都还只是在起步阶段,被广泛使用的还是基于K-MEDOIDS的聚类,放弃K-MEANS的主要原因还是时间序列之间序列的计算难度,对于这方面我们也已经有了一定的进展,不过也还是有很多的问题。
本文结合K-Medoids算法的特点与Hadoop平台的优势,借鉴Mahout开源项目中已经实现的并行K-Means聚类算法的实现方案,提出了一种基于MapReduce的并行聚类算法HK-Medoids,大幅提升传统聚类算法的运算速率. 另外,为了进一步提高聚类效率,本文从完善MapReduce调度,采取抽样方法,预设聚类初值中心点和优化数据源等方面对HK-Medoids作...
用TensorFlow 实现 k-means 聚类代码解析 k-means 是聚类中比较简单的一种。用这个例子说一下感受一下 TensorFlow 的强大功能和语法。 一、 TensorFlow 的安装 按照官网上的步骤一步一步来即可,我使用的是virtualenv这种方式。 二、代码功能 在\([0,0]\) 到 \([1,1]\) 的单位正方形中,随机生成 \(N\)...
k-medoids聚类算法,即k-中心聚类算法,它是基于k-means聚类算法的改进。我们知道,k-means算法执行过程,首先需要随机选择初始质心,只有第一次随机选择的初始质心才是实际待聚类点集中的点,而后续将非质心点指派到对应的质心点后,重新计算得到的质心并非是待聚类点集中的点,而且如果某些非质心点是离群点的话,导致重新...
前几篇我们较为详细地介绍了K-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...