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...
K-medoids聚类算法是一种改进的聚类算法,旨在解决K-means算法对异常值敏感的问题。 K-medoids算法与K-means算法类似,都是通过迭代的方式将数据点划分为K个簇,但K-medoids算法使用数据点(称为medoids)作为簇中心,而不是像K-means那样使用簇内数据点的均值。这种改进使得K-medoids算法对异常值和噪声数据更加鲁棒。
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...
k-medoids算法是k-means算法的变种,其不一样的地方在于聚类中心的选取。在k-means算法中将聚类中心选取为当前cluster中所有数据点的平均值,也即非真实的数据点;然而k-medoids算法中,将聚类中心也即中心点的选取限制在当前cluster所包含的数据点的集合中,从当前cluster中选取到其他所有点的距离之和最小的点作为中心点。
而本篇将要介绍的 K-medoids 聚类法是基于“代表对象”的聚类方法,在削弱异常值的影响上就有着其过人之处。 一、K-Medoids 基本原理 回忆一下在 K-means 算法中,我们每次选簇的平均值作为新的中心,迭代直到簇中对象分布不再变化。因此一个具有很大极端值的对象会扭曲数据分布,造成算法对极端值敏感。 K-Medoids...
K-Medoids算法原理 初始中心点选择：K-Medoids算法的核心思想在于，给定聚类数目k后，它首先随机选取k个对象作为初始聚类中心（medoids）。算法随机选取k个对象作为初始中心点，再通过距离测算划分簇。迭代更新过程：在进入迭代过程后，算法会随机选择一个非中心点，并尝试用其替换某个中心点。若替换能导致簇的总距离（...
4.1 二维数据聚类原理推导与matlab自带kmedoids函数比较 懒得复制了,代码在【好玩的MATLAB】公众号对应的推文里。 4.2.三维数据聚类kmedoids函数与kmeans函数对比 可以得到,kmeans聚类效果和kmedoids聚类效果差别不大,由于初始聚类点的随机选取,它们的聚类效果也有一定的随机性。可以注意到,kmeans的聚类中心不是整数,是不...
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)聚类法在削弱异常值的影响上...
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...