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。 K-medoids算法...
但是K-Means算法对离群点(Outlier)敏感,因为当一个离群点被分配到一个簇后,它们会影响到簇的均值,导致均值与簇内大部分数据有很大的偏差。相对的,采用K-Medoids算法,可以减少这种不好的影响。 K-Medoids使用了绝对误差标准: E=∑i=1k∑p∈Cjdist(p,oi) E是DataSet中所有对象p与Ci的代表对象oi的绝对误差之...
而kmedoids聚类算法作为数据聚类中的一种重要方法,具有其独特的原理和优势。 kmedoids聚类算法是一种基于中心对象的聚类方法,它与kmeans聚类算法类似,但是不同之处在于它选择的中心对象是实际数据集中的观测值,而不是随机生成的点。这使得kmedoids算法更加稳健和可靠,尤其在处理噪声数据和离群点时表现更好。 kmedoids...
K-medoids聚类算法的初始中心.UCI数据集和人工模拟数据集的实验表明,该算法具有良好的聚类效果,较强的抗噪性能,而且适用于较大规模数据集的聚类分析.(2)提出方差优化初始中心的K-medoids算法,该算法分别以距离均值和相应样本的标准差为邻域半径,选取方差值最小且其间距离不低于邻域半径的样本为K-medoids的初始聚类...
1.半径自适应的初始中心点选择K-medoids聚类算法2.密度峰值优化初始中心的K-medoids聚类算法3.粒计算优化初始聚类中心的K-medoids聚类算法4.方差优化初始中心的K-medoids聚类算法5.一种优化初始点与自适应半径的密度聚类算法 因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买©...
针对快速K-medoids聚类算法和方差优化初始中心的K-medoids聚类算法存在需要人为给定类簇数,初始聚类中心可能位于同一类簇,或无法完全确定数据集初始类簇中心等缺陷,受密度峰值聚类算法启发,提出了两种自适应确定类簇数的K-medoids算法.算法采用样本xi的t最近邻距离之和倒数度量其局部密度ρi,并定义样本x... 查看全部...
常用划分(分类)方法的聚类算法有( ) A. K-均值聚类(K-MeanS) B. K•中心点聚类(K-MedoidS) C. 密度聚类(DenSit-basedSpatia1C1usteringofApp1icationwithNoisezDBSCAN) D. 聚类高维空间算法(OJOUE) 相关知识点: 试题来源: 解析 AB 反馈 收藏 ...