k-medoids聚类算法 1. 基本概念 k-medoids聚类算法是一种基于划分的聚类方法,它试图找到数据集中的k个代表性对象(称为medoids),这些对象能够最小化同一簇内其他点到这些代表性对象的距离总和。与k-means算法相比,k-medoids更加鲁棒,因为它选择的medoids是实际数据点,而不是通过计算得到的平均值。 2. 工作原理 k-...
K-Medoids算法的基本思想为:对于给定聚类数目k,首先随机选择k个代表对象作为初始聚类中心,计算各剩余对象与代表对象的距离并将其分配给最近的一个簇,产生相应的聚类结果。然后开始迭代过程:对于每一次迭代,将随机选择的一个非中心点替代原始中心点中的一个,重新计算聚类...
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 代码运...
非层次聚类(non- hierarchical clustering)是对一组对象进行简单分组的方法,其分类依据是尽量使得组内对象之间比组间对象之间的相似度更高,在分析之前需要预设小组的数目。非层次聚类需要首先有个预设的结构,比如假设有k个类群,那么将所有对象任意分为k组,然后在这个基础上不断进行替换迭代,来达到最优化的分组结果。
基于“肘部法”确定聚类中心: %% 清空工作区 clear all; clc; close all %% 读取数据 [num,text,raw]=xlsread('数据.xlsx'); figure(1) plot(num(:,1),num(:,2),'ro','LineWidth',2) title("原始数据散点图") %% 肘部法确定聚类数K
K-Medoids是一种无监督聚类算法，以数据对象的真实存在点为簇中心，增强稳健性。该算法致力于将未标记的数据对象划分为k个簇，并力求使每个簇内的对象与其中心点的相异度之和达到最小。相较于广为人知的K-Means算法，K-Medoids独具特色，它选择簇中真实存在的对象作为中心点（medoids），而非简单地取平均值，这...
K-medoids算法的第一步是选择初始聚类中心。初始聚类中心是通过从数据集中选择k个对象作为代表样本来确定的。这些代表样本被称为Medoids，它们是数据集中最具代表性的样本。接下来是计算聚类成本。聚类成本是指所有数据对象与其所属聚类簇的Medoid之间的距离之和。在K-medoids算法中，采用曼哈顿距离作为聚类成本的度量标准...
K-Medoids聚类算法是一种基于中心点的聚类方法,旨在将数据集分为预定数量的簇,使得每个簇的内部数据点之间的相似度较高,而不同簇之间的相似度较低。与K-Means算法不同,K-Medoids使用实际数据点作为簇的中心,而非简单地计算数据点的均值。 **2. K-Medoids算法的工作原理:** K-Medoids算法的核心思想是选择每个...
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。
四、nnmf+DBO+K-Medoids聚类 ✨核心亮点 ✨ 降维至精华:我们首先使用nnmf将复杂的数据集降维到3维,保留了数据的主要信息,使其可视化变得简单直观。 优化聚类:接着,采用蜣螂优化算法DBO对K-Medoids聚类进行优化,利用轮廓系数信息构建目标函数,自动寻找最佳的聚类数量和距离度量,以达到最优的数据分组效果。