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。
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-medoids算法的工作原理可以概括为以...
PAM算法：PAM作为K-Medoids算法的一种直接扩展，它通过详尽地遍历所有可能的中心点替换组合来寻找最优聚类。PAM通过遍历所有中心点组合找到最优解，但计算复杂度较高。CLARA算法：CLARA在PAM的基础上进行了优化，它采用随机抽样的方法对大数据集进行处理。具体而言，CLARA在大数据集中随机抽取多个样本，然后对每个样本分别...
K-medoids聚类算法是一种常用的基于对象间相似性的聚类方法。与传统的K-means算法不同，K-medoids算法不是通过计算数据对象之间的欧氏距离来评估聚类质量，而是利用一种称为Medoid的代表样本来度量样本间的相似性。K-medoids算法的基本思想是在给定数据集和指定的聚类数k的条件下，将数据集划分为k个不相交的聚类簇，...
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。
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...